《检索增强生成(RAG)架构演进综述》系统梳理了RAG技术从Naive到Agentic的四代架构发展。文章分析了每代架构的核心特点与技术突破：Naive RAG的基础三阶段流程、Advanced RAG新增的预/后检索优化、Modular RAG的模块化设计理念，以及Agentic RAG的智能体协同创新。研究揭示了RAG如何通过持续迭代解决知识更新、语义对齐等关键问题，为LLM应用落地提供重要参

本文以"预制菜"类比大模型开发，指出自建大模型面临四大难题：算力资源不足（灶台）、数据准备困难（食材）、技术门槛高（烹饪技能）和业务定位不清（口味需求）。相比之下，采用MaaS平台提供的预制模型服务（即烹、即热、即食三类）能显著降低开发成本和时间投入。文章建议企业和开发者优先选择预制大模型方案，而非盲目投入资源从零构建，并强调大厂提供的模型服务具有质量保障和灵活性优势。文末通过

NLP是什么？一文带你搞懂自然语言处理（NLP）看这篇就够了

大型模型是人工智能领域的一个热门研究话题。利用其生成能力有可能提高医疗服务水平和质量。针对现有大型语言模型在准确性和医学应用方面的局限性，本文提出了一种名为MedGo的中医疗大型语言模型。MedGo使用高质量的无监督医学数据、有监督数据和偏好对齐数据进行训练，旨在提高其在医学任务中的多样性和精确度。该模型通过公共CBLUE基准测试和手工构建的数据集ClinicalQA进行评估。结果表明，MedGo

2025 年 LLM 面试 50 题（附答案）：大模型求职必备，看完直接上考场

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我们要把 AI 大模型当做人的大脑，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型当人看，TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果，但结果不一定正确。

准确的诊断在医疗保健中至关重要，它是获得恰当且及时治疗的关键所在。近期，以 ChatGPT 为代表的（large language model，LLM）在少样本或零样本学习方面展现出了令人瞩目的能力，然而，它们在临床诊断中的有效性，仍未得到证实。2025年1月8日，北京邮电大学研究员联合北京大学第三医院教授、宜昌市中心人民医院/三峡大学第一临床医学院教授，在。

本文提出了一种融合LangGraph、MCP协议和ReactAgent技术的智能代理系统架构，旨在解决传统Agent在多轮对话、工具调用、状态管理和任务控制等方面的痛点。系统通过LangGraph实现对话状态管理，MCP协议统一接入外部工具，ReactAgent构建推理-行动循环，结合InMemorySaver实现状态持久化。该架构支持流式响应、上下文记忆修剪、任务中断等生产级功能，形成高内聚、低

文章摘要： 本文探讨了大模型预训练的算力需求问题，重点分析了Qwen2-72B模型的训练时间和资源计算。研究提出了算力需求公式3T(2.6e6s + 2P)，其中T为数据集token数，P为模型参数量，s表示序列长度。结果显示，7T tokens数据集在6000张A100上训练一个epoch约需30天。通过分析模型架构和计算过程，发现大模型算力主要消耗在矩阵乘法（占99%），其中反向传播是正向的2