文章详细解析了大模型训练与推理阶段的填充策略选择原理。训练阶段推荐右填充，因其使标签移位与注意力掩码更一致，position_ids构造简单，减少边界错误。推理阶段推荐左填充，便于批量增量解码对齐"最后一个真实token"，简化KV缓存管理，提升吞吐效率。填充方式选择应基于最小化mask、position_ids、索引与缓存管理复杂度的原则。

本文全面介绍自然语言处理(NLP)的基础知识、12种核心技术(词法分析、句法分析等)及9步实现流程。从问题定义到模型部署，系统化讲解NLP项目开发全过程。同时提供AGI大模型学习路线、640套研究报告、经典PDF书籍等优质学习资源，适合零基础入门和进阶提升，助你快速掌握NLP与大模型技术。

文章介绍了Ollama这一便捷的本地大模型部署工具，详细讲解了在Mac、Windows和Linux系统上的部署方法，包括裸机和Docker两种方式。还介绍了Ollama的常用命令、模型库使用、自定义模型方法、API服务、OneAPI集成以及Open WebUI界面搭建等实用功能。通过Ollama，用户无需高深技术背景即可在本地运行大模型，实现了大模型"自由"，适合小白和开发者学习和收藏。

文章详细介绍了如何使用Docker+Dify+DeepSeek组合本地部署大模型并构建私有知识库的完整流程。从Docker安装、Dify部署、DeepSeek本地配置，到知识库创建和应用搭建，为读者提供了详细的步骤指导。通过这种方式，用户可以将自己的专业知识资料融入大模型，创建个性化的AI助手，实现高效的信息查询和知识管理，无需依赖公有云服务。

文章详细介绍了Qwen 2.5-Coder大模型的本地部署方法，包括系统配置要求、安装步骤和性能优化技术。通过GPU加速和FP16精度等方法提升模型运行效率，并提供了代码生成、调试优化、学习编程解决方案等实际应用场景。最后给出最佳实践建议，帮助开发者将AI编程助手集成到工作流中，提高开发效率和代码质量。

人大的大模型系统教程终于出来了！一共391页的体量！可以是说目前市面上第一本可以系统学习大模型的中文教程。众所周知，OpenAI 团队很少在GPT 的 公开的材料中提到相关技术细节，其他大模型机构也是如此。所以学术界和初创企业对第一手的研究经验和知识的获取往往是相当受限的。而人大的作者团队根据现有公开的资料，找出了其中“有章可循”的方法和原理，不仅讨论了大模型技术的当前状态，还系统地介绍了其发展历

文章通过比喻介绍了n8n(乐高积木)、Coze(快餐店)、Dify(高级厨房)三个AI工具的特点，排除不适用于个人和小公司的Dify后，从业务类型、学习成本、界面友好度、需求匹配度、使用成本、特殊插件和大模型调用七个维度详细比较n8n和Coze。建议读者根据业务性质、技术背景和需求特点选择合适工具，帮助高效决策，避免学习资源浪费。

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Chrome DevTools MCP Server是Google推出的革命性工具，通过MCP协议将Chrome开发者工具的完整调试能力赋予AI助手，解决了AI"蒙着眼睛编程"的根本问题。该工具使AI能够实时查看DOM、分析性能、检查网络请求，并将修改自动同步到源代码。文章详细解析了其技术架构、部署指南和应用场景，展示了AI在代码验证、问题诊断和性能优化方面的强大能力，是AI辅助前端开发的里程碑式

大模型与AI Agent是AI技术的两大核心分支，前者是"语言专家"，擅长理解与生成文本；后者是"行动执行者"，能自主决策与执行任务。二者并非替代关系，而是协同工作：大模型作为AI Agent的意图解析器、决策辅助器和交互接口，共同实现从简单咨询到复杂流程自动化的全场景应用，是企业数字化转型的关键工具。