本文系统介绍了大语言模型（LLM）的定义、特点、能力及训练方法。LLM与传统预训练模型的核心差异在于其庞大的参数量（十亿至千亿级）和海量训练数据，使其具备涌现能力、上下文学习、指令遵循和逐步推理等独特优势。文章详细阐述了LLM的三阶段训练流程：预训练（Pretrain）构建基础能力，监督微调（SFT）培养指令遵循能力，以及人类反馈强化学习（RLHF）实现价值观对齐。同时分析了训练过程中的关键技术挑

AI Agent作为新一代智能实体，凭借感知、规划、行动和记忆四大核心能力，正在从辅助工具进化为能独立完成复杂任务的数字员工。不同于传统AI系统，AI Agent通过整合大模型与外部工具，实现从思维到行动的闭环，在商业调研、电力运维、医疗诊断等领域展现出显著价值。尽管面临大模型不确定性、多Agent协作机制不成熟等挑战，但其在金融、制造等垂直行业的深度应用已初见成效。

摘要：本文探讨了AI时代下提示词（Prompt）的重要性与应用技巧。通过广告新人被AI取代的案例，揭示掌握提示词已成为职场新技能。文章提出五维构建法：1）角色定位，为AI设定专业身份；2）场景搭建，提供详细背景信息；3）任务分解，结构化表达需求；4）限制条件，设定内容边界；5）反馈迭代，持续优化输出。通过电商命名、旅游规划等实例，展示了精准提示词如何提升AI输出质量。最后指出，当前AI仍处于超级模

大语言模型(LLM)正成为AI领域的核心技术，通过海量数据训练掌握语言模式。其训练采用;预训练+微调;方法，结合强化学习优化回答质量。LLM已广泛应用于智能客服、文本生成、机器翻译等领域，但仍面临理解能力有限、数据偏差等挑战。随着技术进步，LLM将向更智能、多模态方向发展，成为人类创新的智能伙伴。

本文系统介绍了人工智能的核心算法体系，涵盖机器学习、深度学习、强化学习和生成式AI等关键技术。机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习，包括线性回归、决策树、K均值等经典算法。深度学习重点解析了CNN、RNN和Transformer架构的特点与应用。强化学习通过AlphaGo等案例展示了决策优化能力，生成式AI则介绍了GAN、扩散模型和大语言模型等创新技术。文章还探讨了多模态学习、集成学习等前

本文系统介绍了大语言模型（LLM）的关键技术。首先阐述了LLM的基本概念和Transformer架构原理，包括编码器-解码器结构和自注意力机制。接着详细讲解了语言建模的发展历程，从n-gram到神经语言模型的演进。在模型训练方面，重点分析了预训练的计算挑战、分布式训练方法（DDP和FSDP）以及微调技术，特别是参数高效微调（PEFT）方法如LoRA、QLoRA和适配器等。此外，还探讨了提示工程策略

要把44TB的内容记得大差不差，需要上万张善于并行计算的高端算力卡（以英伟达生产的产品为代表）连续不断地训练几十天，直到最后葵花宝典练成，得到了一个几千亿参数的神经网络，称为基础模型（基模型，base model）。同样的，大模型可以把人类从重复的脑力劳动中解放出来，去做更具备创造性的工作，从而推动人类社会的加速进步。当我们询问大模型具体的问题，相当于把问题逐字（更确切的说是逐token，toke

2022 年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝结了众多科研工作者的心血与成果

摘要：MCP是一种标准化协议，旨在解决AI工具调用中的接口碎片化和开发低效问题。它通过统一通信格式（JSON-RPC）使不同大模型能调用各种外部工具。MCP由Host、Client和Server三部分组成，其中Client负责协议转换，Server提供具体服务。虽然MCP市场发展迅速，但存在工具质量参差不齐、评价体系缺失等问题。值得注意的是，MCP并非替代FunctionCall，而是与之协同工作

本文系统介绍了人工智能的核心算法体系，涵盖机器学习、深度学习、强化学习和生成式AI等关键技术。机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习，包括线性回归、决策树、K均值等经典算法。深度学习重点解析了CNN、RNN和Transformer架构的特点与应用。强化学习通过AlphaGo等案例展示了决策优化能力，生成式AI则介绍了GAN、扩散模型和大语言模型等创新技术。文章还探讨了多模态学习、集成学习等前