现代的 agentic AI systems（代理型 AI 系统），无论运行在 development、staging 还是 production 环境中，都应构建为一组职责明确的 architectural layers（架构层），而非单一服务。每一层分别负责 agent orchestration、memory management、security controls、scalability、

大数据、大算力和强算法是现代AI大模型成功的三大基石。它们的协同作用使得AI能够在各种复杂任务中表现出色，从自然语言处理到图像识别，再到强化学习中的决策优化。这也是为什么这些要素被认为是构建强大AI模型的核心。除了大数据、大算力和强算法，还有一些额外的因素对于成功的AI大模型也起到了重要的作用。数据预处理和清洗：在使用大数据进行训练之前，通常需要对数据进行预处理和清洗。这包括去除噪声、标准化数据格

AI大模型技术正以前所未有的速度重塑人工智能领域，从自然语言处理到多模态交互，从基础研究到商业落地，大模型的应用场景日益丰富。面对这一技术浪潮，系统性学习路径对于入门者和进阶开发者都至关重要。

大型语言模型（LLMs）正在彻底改变人工智能，使从聊天机器人到自动化内容创建等应用成为可能。本文档汇总了50个核心面试问题，经过精心筛选，旨在加深您对LLMs的理解。每个问题都配有详细答案，结合了技术见解与实际示例。

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小米LLM团队发布的MiMo-V2-Flash模型采用MoE架构，总参数309B但激活参数仅15B。其核心技术包括混合滑动窗口注意力机制和轻量化多Token预测(MTP)，实现2.7倍推理加速。模型通过三阶段预训练和MOPD多老师在线蒸馏范式进行后训练，在SWE-Bench软件工程榜单上登顶开源模型第一梯队，性能对标Kimi-K2-Thinking和DeepSeek-V3.2-Thinking，展

本文详细介绍了大模型应用开发的两种核心架构：基于LangChain的单体Agent实现（工具定义与记忆功能）和基于LangGraph的多智能体协作系统（共享状态、节点定义与路由逻辑）。通过完整的作家-批评家协作系统代码示例，展示了从基础工具配置到复杂工作流设计的全流程，帮助开发者掌握大模型应用的核心技术架构与实现方法。

文章系统剖析了驱动大语言模型的核心数学概念，包括线性代数、概率论和微积分等。通过生动类比，揭示了这些工具如何协同工作，使机器能够表示、处理和生成人类语言。文章还介绍了词嵌入、注意力机制和文本生成策略等关键架构组件，强调了数学选择对AI系统安全性的影响。

多模态大模型代表了人工智能领域的新一代技术范式，它结合了多种类型的输入数据和复杂的模型结构，以提高系统在多样化任务上的表现和适应能力。示例代码。

深圳市人工智能行业协会发布的《2024人工智能发展白皮书》全面梳理了AI的发展历程和技术演进。白皮书详细介绍了AI在各行各业的应用案例，展示了AI技术如何推动社会进步。报告对AI领域的主要企业和研究机构进行了深入分析，包括OpenAI、Meta、Google等科技巨头的最新动态。