👉目录1 前言2 LLM 架构解析3 当前开源旗舰LLM架构4 总结本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依

从技术演进的角度看，推荐系统走过了三十余年的发展历程，经历了几次关键的范式转移。据Gartner统计，在主流电商平台上，推荐系统贡献的成交额占比普遍在30%-40%之间，在视频平台这一比例更高，YouTube有超过70%的观看时长来自推荐。从协同过滤到大模型，从简单的相似度计算到复杂的神经网络，再到强大的语言模型，推荐系统已经走过了三十余年的旅程。未来，推荐系统将继续演进。从最初的邮件过滤，到今天

在与AI结对编程的过程中，优秀的 Prompt 设计是充分发挥 AI 能力的关键。本文将分享一些开发中实用的 Prompt 优化技巧，帮助开发者更高效地与 AI 协作。我们将选取1则优质的评论，送出腾讯云定制文件袋套装1个。7小时不间断直播，看腾讯最新黑科技，赢百份周边好礼！保存有效的 Prompt 模板，建立自己的库。关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇。元提示（Meta-Promptin

整体其实就是提示词来激发模型选择工具的能力，目前开发过程中主要有两种实现方式：一种是直接使用大模型API提供方提供的利用tools和messages的组织方式（其实背后他们自己也是通过prompt来组建的一套能力，不过相比自己开发一套提示词工程而言，他们更了解底层模型如何做的，在通用化场景下的适配效果可能比自己研究要好很多。本文将带你深入Agent的“大脑”与“四肢”，从规划、记忆、工具调度，到上

这里主观臆断可能会有个小小的隐患，目前评测说V3.2的效果不亚于V3.1，但实际上双方的训练语料完全一致，特别后训练过程是一样的，但是验证只验证了同样的评测指标，缺少一个“都不擅长领域”的评测。DeepSeek依旧保持了不让程序猿们安心过长假的优良传统，在十一长假之前推出了DeepSeek-V3.2报告，之前一直在跟进DeepSeek的加速技术，第一时间看了报告，不长就6页纸，优化点也不多，本来想

DeepSeek 作为AI 大模型其中的佼佼者，各种突破与创新不断涌现，正引领着人工智能发展的新方向；本文以 PPT 式风格直观呈现技术精髓，深入揭秘 DeepSeek 核心技术。关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁????今晚7:30还有腾讯云工程师还将现场演示教你 DeepSeek 丝滑部署的 N 种方式，记得预约直播！????DeepSeek 核心技术大揭秘，以 “PPT 式风格” 更好地

????目录1Prompt 万能框架2框架细化3RAG4附加技巧5总结DeepSeek 的一大进步，就在于其深度思考功能，已经极大程度上地代替了提示词工程的作用。但如果能结合提示词工程，DeepSeek 的输出结果将会更加具有拿来即用的价值。本文是一篇通用的提示词编写攻略，除了 DeepSeek，其他大模型产品也适用。赶快收藏起来吧！关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁????周三晚7:30腾讯

5、通过 MCP host 进行测试，这里采用的是官方文档中构建 LLM client 的方法（也可以选择 Clauder for Desktop，只需要将之前的服务器添加到 key 中，相当于告诉 host 这里有一个用于 PoE2 补丁版本查询的 MCP 服务器）。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在实现大型语言模

它最大的价值，并不是“不可替代的工具”，而是它将大模型开发的核心环节（Prompt工程、记忆、向量存储、多模态交互、Agent逻辑设计等）拆解为标准化模块，让新手能直观的理解一个完整AI应用的底层逻辑。消息是对话模型中通信的基本单位，用于表示与模型通讯的输入与输出，以及包含与对话相关的上下文信息和元数据，每一条消息都包含一个角色（系统、用户、AI等）和内容（用户的输入或模型的输出）以及其他元信息（

长期速试AI提效产品的买购，会导致token花费苦来兮苦，本文结合我的实际经验和小伙伴们交流总结了十条建议，能够帮大家节省token，提高使用AI工具帮助学习工作的效果，物尽其用。省了就是赚了，听懂掌声。一些最顶尖的大模型和其相关的工具通常了解自己的提示词，我们可以向他请教生成我想要的提示词，然后应用在我们自己的模型上，非常有效果。同时，使用外部模型编写内部代码是危险的，不符合规定的。很多团队都有