大模型多步推理能力的突破与提示设计理论框架 摘要：本文揭示了Transformer架构在数学证明、棋类推理等多步推理任务中的固有缺陷——其注意力机制的固定计算步数限制（TC⁰复杂度）无法适应动态深度的推理需求。研究提出Chain-of-Thought（CoT）通过文本外化隐状态实现虚拟循环计算，并首次建立提示设计的理论框架，证明提示作为"信息选择器"可优化推理性能超50%。实验

人工智能发展源远流长，1956 年达特茅斯会议首次定义 AI 为 “可从环境收集信息并有效交互的人工生命形式”，奠定认知基础。1970 年米斯基团队 “复制演示” 机器人系统，揭示 AI 研究挑战，此后领域分化出机器学习等多个子领域。​如今 LLMs 与 VLMs 革新，推动 AI 社区从被动任务模型转向动态智能体，也让符合 “整体论” 的多能力 AI 体成为可能。本文聚焦融合多能力的 AI 模型

大语言模型在应用中存在偏见、毒性和知识错误三大问题。针对这些问题，研究者提出了模型编辑技术，通过局部修改模型参数来修正错误，避免重新训练的高成本。模型编辑方法分为外部拓展法（知识缓存、附加参数）和内部修改法（元学习、定位编辑）。关键评估指标包括准确性、泛化性、可迁移性、局部性和高效性。其中，定位编辑法通过修改特定神经元来精准调整知识表现，是目前最具前景的研究方向。该技术为快速修正大模型错误提供了高

想做大模型 / 智能体 AI 创业？先看这 3 个核心建议再行动

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本文介绍了如何使用FastAPI框架集成DeepSeek和Qwen大语言模型服务。FastAPI作为高性能Python Web框架，具有快速开发、高效编码等优势。文章详细展示了如何配置API密钥、安装依赖库，并提供了完整的代码实现，通过统一接口调用不同模型服务。最后给出了启动应用和测试接口的方法，帮助开发者快速构建大模型聚合服务。学习大模型技术可把握AI领域发展机遇，解决当前人才短缺问题。

摘要： 提示词是人与AI模型交互的基础载体，通过结构化设计和优化可提升输出质量（提示词工程）。上下文工程则通过整合历史对话、外部数据和工具调用，为模型提供全面背景信息。两者协同工作，前者优化单次交互，后者构建智能系统的信息基础。技术演进从简单提示词发展为提示词工程，再到更复杂的上下文工程。文章提供了提示词模板、优化工具及上下文管理方法，适用于从基础任务到AI智能体开发的不同场景。 （字数：149）

摘要： 本文介绍如何使用LLaMA-Factory工具微调Qwen3-0.6B-Instruct模型构建中文医疗问答系统。该工具简化了大模型微调流程，提供可视化Web界面，无需编写复杂代码。从环境搭建（Ubuntu+CUDA+PyTorch）、安装LLaMA-Factory，到数据处理（Huatuo-Lite医疗数据集格式化）、参数配置（学习率5e-5、3-5训练轮次等关键参数说明），完整演示了微

零基础入门：n8n工作流自动化平台详解，从界面到核心组件，助你快速掌握AI自动化必备技能（建议收藏）

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