文章分析了中国AI发展格局下不同城市的特色与优势：北京拥有全要素生态与顶尖资源；上海具备国际化视野与产业融合能力；深圳是硬科技与制造业赋能的沃土；杭州则是创新生态与敏捷开发的温床。文章提供了选择AI发展城市的底层逻辑，包括紧跟技术趋势、围绕产业链布局知识链、关注城市创新浓度等。最终指出，没有最好的城市，只有最适合的选择，真正的赢家是在任何城市都能找到自己位置并为当地AI生态贡献价值的人。

本文详解大模型Attention机制三大核心技术：Flash Attention通过分块计算与IO优化解决训练效率问题；KV Cache以空间换时间加速推理但占用大量显存；GQA作为折中方案平衡效果与显存。这些技术是应对大厂面试的关键，理解其原理与实现能帮助开发者在实际工作中优化大模型性能，是AI工程师必备知识。

本文详解大模型Attention机制三大核心技术：Flash Attention通过分块计算与IO优化解决训练效率问题；KV Cache以空间换时间加速推理但占用大量显存；GQA作为折中方案平衡效果与显存。这些技术是应对大厂面试的关键，理解其原理与实现能帮助开发者在实际工作中优化大模型性能，是AI工程师必备知识。

文章详细介绍了ragflow开源RAG框架的文档分块策略，针对5大类14种不同文件类型设计了定制化分块逻辑。通过"按文件类型+结构定制分块策略"的方式，确保每个chunk都有完整语义，提高检索精度。揭示了ragflow分块设计的5个底层逻辑，强调好的分块是理解文档后的重组，让AI能读懂每个chunk的语义。

LangChain 1.0与LangGraph 1.0正式发布，标志着AI智能体开发进入工程化时代。LangChain是高层抽象框架，适合快速构建简单任务和标准RAG系统；LangGraph是底层运行时引擎，支持复杂有状态系统、多智能体协作和长时间任务。开发者可先用LangChain快速搭建原型，再根据复杂度选择是否迁移到LangGraph，实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。

LangChain 1.0与LangGraph 1.0正式发布，标志着AI智能体开发进入工程化时代。LangChain是高层抽象框架，适合快速构建简单任务和标准RAG系统；LangGraph是底层运行时引擎，支持复杂有状态系统、多智能体协作和长时间任务。开发者可先用LangChain快速搭建原型，再根据复杂度选择是否迁移到LangGraph，实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。

Java在AI时代依然是后端开发的理想选择，凭借其强大的并发处理能力、成熟稳定的JVM、Spring Boot框架简化开发、丰富的企业级生态以及与AI模型的良好集成能力。Java能够高效处理大规模AI请求，提供稳定可靠的模型部署环境，同时具备长期稳定性、安全性和庞大的开发者社区支持。无论是微服务架构、云平台部署还是企业级应用，Java都能为AI系统提供坚实后端基础，成为连接AI"大脑"与用户业务的

本文详解了大模型中注意力机制的工作原理，解释了Q、K、V向量的生成与作用，展示了模型如何通过计算词间相关性聚焦关键信息。同时分析了全连接注意力在处理长文本时的计算瓶颈，并介绍了最新模型的优化方向。理解注意力机制对于掌握大模型核心技术至关重要，也是AI从业者的必备知识。

本文详解了大模型中注意力机制的工作原理，解释了Q、K、V向量的生成与作用，展示了模型如何通过计算词间相关性聚焦关键信息。同时分析了全连接注意力在处理长文本时的计算瓶颈，并介绍了最新模型的优化方向。理解注意力机制对于掌握大模型核心技术至关重要，也是AI从业者的必备知识。

提示工程是解锁大语言模型潜力的关键技术，文章系统介绍了17种核心提示技巧，从基础的零样本、少样本提示，到高级的思维链、多模态CoT、图提示等。这些技巧通过不同方式引导模型生成更准确、更专业的回答，适用于教育、医疗、企业决策等多个领域。文章强调，根据任务需求灵活组合这些技巧，能够显著提升模型应用效果。随着技术发展，提示工程正向自适应优化、跨模态融合等方向演进，将拓展AI应用边界，为社会创造更大价值。