文章介绍了提升大语言模型(LLM)文本编码能力的三种技术路线：1)直接使用预训练模型隐藏状态，零成本但效果有限；2)微调编码头，包括分类任务和相似度度量两种方式，能显著提升特定任务性能；3)专为RAG场景微调，使用bi-encoder结构实现高效检索。这三种方法代表了成本与效果的不同权衡，选择合适策略可显著提升大模型应用效果，实现"四两拨千斤"。

文章介绍了提升大语言模型(LLM)文本编码能力的三种技术路线：1)直接使用预训练模型隐藏状态，零成本但效果有限；2)微调编码头，包括分类任务和相似度度量两种方式，能显著提升特定任务性能；3)专为RAG场景微调，使用bi-encoder结构实现高效检索。这三种方法代表了成本与效果的不同权衡，选择合适策略可显著提升大模型应用效果，实现"四两拨千斤"。

文章解析AIGC应用开发中提示词工程(关注单次对话质量)与上下文工程(关注多轮交互连贯性)的区别。不同应用类型需求不同：聊天助手、Agent和Chatflow依赖上下文工程，工作流和文本生成更需提示词工程。提供系统提示词的Role-Goal-Rules-Few-Shot框架及上下文工程策略，帮助开发者优化AIGC应用性能。

文章解析AIGC应用开发中提示词工程(关注单次对话质量)与上下文工程(关注多轮交互连贯性)的区别。不同应用类型需求不同：聊天助手、Agent和Chatflow依赖上下文工程，工作流和文本生成更需提示词工程。提供系统提示词的Role-Goal-Rules-Few-Shot框架及上下文工程策略，帮助开发者优化AIGC应用性能。

本文全面介绍大语言模型核心技术，涵盖Transformer架构、预训练与微调流程，以及参数高效微调(PEFT)技术如LoRA、QLoRA和适配器。同时详细讲解模型优化策略，包括量化(GPTQ、NF4)、知识蒸馏和剪枝技术，以及提示工程方法如思维链和ReAct。为开发者提供从基础理论到实践应用的完整技术指南，帮助理解大模型的构建、优化与部署全流程。

本文全面介绍大语言模型核心技术，涵盖Transformer架构、预训练与微调流程，以及参数高效微调(PEFT)技术如LoRA、QLoRA和适配器。同时详细讲解模型优化策略，包括量化(GPTQ、NF4)、知识蒸馏和剪枝技术，以及提示工程方法如思维链和ReAct。为开发者提供从基础理论到实践应用的完整技术指南，帮助理解大模型的构建、优化与部署全流程。

本文系统梳理了AI智能体领域的30个核心术语，分为四大类：基本构成单元(智能体、环境等)、能力扩展与自我优化(工具、反思等)、记忆知识与约束(上下文窗口、护栏等)、多智能体协作与系统架构(编排、分层智能体等)。这些术语是构建高效AI智能体系统的基础知识，对AI初学者和转行者具有重要参考价值，助你快速掌握Agentic AI开发核心概念。

本文系统梳理了AI智能体领域的30个核心术语，分为四大类：基本构成单元(智能体、环境等)、能力扩展与自我优化(工具、反思等)、记忆知识与约束(上下文窗口、护栏等)、多智能体协作与系统架构(编排、分层智能体等)。这些术语是构建高效AI智能体系统的基础知识，对AI初学者和转行者具有重要参考价值，助你快速掌握Agentic AI开发核心概念。

前几天，Meta发布了他们迄今为止体量最大的开源AI模型——Llama 3.1。这个模型在多项基准测试中表现卓越，甚至优于GPT-4o和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet。这次发布的Llama 3.1有三个尺寸：8B（中杯）、70B（大杯）和 405B（超大杯）。相比几个月前发布的小型Llama 3模型，Llama 3.1复杂得多，能力更强。

机器学习、深度学习和大模型，经常傻傻的分不清，这里将结合图文跟大家讲清楚。假设我们。下面分别是机器学习、深度学习和大模型的实现方式。（1）：机器学习一般要针对某个特定场景来进行训练，比如以上的“判断一段文本的情感是正面、负面还是中性”就是典型的一个机器学习场景。（2）