给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。就像前面提到的，LLM能够理解任何上下文，连接到每一个工具、每一个系统，然后

大模型推理部署框架的选择应基于业务需求、硬件资源和未来扩展规划。vLLM和TensorRT-LLM在企业级高并发场景下表现最佳，SGLang在高吞吐量和多轮对话场景下具有明显优势，Ollama适合个人开发和快速原型验证，XInference和LightLLM则在分布式部署和边缘计算方面展现出潜力，LMDeploy和昇腾框架则在国产硬件适配上具有独特优势。如何学习AI大模型？“最先掌握AI的人，将会

但是 tp>1 的时候，神奇的事情发生了，cpu 不会被打满，这个 warmup lora 的过程很快就完成了。一开始以为是这个过程会构建 cudagraph，tp=1 的时候，v1 引擎会错误的使用 cpu 去构图。而 tp>1 的时候会用 gpu 去构图，于是提了一个 issue 到 github 上，几个星期过去了，硬是从 0.8.3 版本熬到 0.8.5 都没有得到解决。

欢迎来到AI Agent探索的黎明时分！我们正沉浸在激动人心的技术浪潮中，热烈讨论着各式精巧的Agent架构：从经典的思考-行动（ReAct）框架，到复杂多变的多智能体协作系统，再到灵动响应的事件驱动模型。我们精心绘制流程图，细致打磨协作协议，仿佛正在构建通往通用人工智能（AGI）的数字“通天塔”。当下几乎所有复杂的Agent设计，其核心驱动力都源于我们与大型语言模型（LLM）那捉襟见肘的上下文内

LangChain大大降低了大模型应用的门槛，让你不再需要从零写复杂代码，而是专注于业务逻辑的设计。无论你是想做智能客服、自动报表生成、还是内部知识助手，都可以用这个框架快速实现。

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本文详细分析了Google最新发布的Gemini 3大模型，它在基准测试中全面超越GPT-5等竞品，展现出强大的多模态理解、编码能力和Agent功能。Gemini 3在前端生成UI方面取得突破，成为首个融合通用Agent能力的产品，标志着Google在AI领域的强势回归。其性能提升证明Scaling Law依然有效，预示AI正从聊天机器人时代向数字同事时代转变，为用户提供了更强大的AI助手体验。

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Training-Free GRPO模仿传统GRPO的多轮学习机制，但完全不更新模型参数。其核心是维护一个经验知识库，在每轮迭代中，模型根据当前经验生成多个答案，评估它们的质量，并总结出“成功经验”或“失败教训”，更新到知识库中。后续查询时，模型会参考这些经验，从而提升表现。上图对比了传统GRPO与Training-Free GRPO的流程。传统GRPO通过梯度更新参数，而Training-Fre

本文详细解析了Qwen3-VL视觉语言模型的源码实现，从图像预处理到模型输出的完整流程。重点分析了Qwen3VLProcessor处理图像数据、Qwen3VLModel融合文本与图像特征、以及Qwen3VLVision视觉编码器的实现。通过源码剖析，展示了模型如何将图像转为pixel_values，并与文本数据结合，最终通过语言模型生成输出，为理解多模态AI提供了实践指导。