文章系统梳理了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等，从核心技术、架构设计、性能指标和适用场景等多个维度进行了深入分析。文章详细对比了各框架的优缺点，并提供了基于不同业务需求、硬件资源和未来扩展规划的选型建议，为大模型部署提供了全面的参考依据。

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本文系统解读了强化学习如何增强大语言模型，涵盖基础知识、RLHF/RLAIF技术及DPO方法。通过奖励反馈机制提升模型输出的准确性、连贯性和上下文适当性。详细介绍了InstructGPT、GPT-4、Gemini等多个知名大语言模型的强化学习应用案例，为研究人员提供技术参考，推动强化学习增强大语言模型技术的进一步发展。

本文详细解析了大模型的核心架构——Transformer网络，重点剖析了编码器和解码器的结构和工作原理。编码器通过输入嵌入、自注意力机制、多头注意力和位置编码理解文本；解码器利用掩蔽自注意力和编码器-解码器注意力生成输出。掌握这些原理对开发大模型至关重要，文章还提供了AI大模型技术知识图谱和学习路线资源。

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大模型应用开发面试经验分享 本文总结了近半年大模型应用开发岗位的面试经验，涉及阿里、腾讯、字节等20多家公司。面试内容主要围绕LLM基础、RAG、Agent开发等方向，难度适中，更注重实践经验而非八股文。关键建议包括：掌握微调原理并实践过微调工作、项目效果评估能力、技术表达清晰流畅。文章还详细列出了高频面试题，涵盖LLM基础、Prompt工程、RAG优化、系统设计等多个方面，为准备大模型方向秋招的

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文章介绍多策略融合的意图识别流水线，通过结合规则引擎(处理高频需求)、机器学习(处理主流样本)和LLM(兜底模糊问题)，实现快速、准确、全面的用户意图理解。通过决策逻辑融合三种方法的结果，配合RAG增强、白名单控制和Schema校验等工程手段，解决传统系统"我不理解"的痛点，并提供完整代码示例，让机器人真正"听懂"人话。

本文详细记录了作者利用AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的探索历程。从最初的"全自主决策"Agent到"结构化工作流"Agent，再到"多Agent协作"模式，作者分享了AI Agent设计、Prompt工程、行为范式选择等关键实践。文章分析了AI作为分析者与决策者的能力边界，强调了结构化工作流的重要性，并讨论了实践中遇到的AI可观测性、Prompt工程"炼丹术"困境等痛点