RAG技术通过"检索+生成"架构有效解决大语言模型的三大痛点：幻觉问题、知识时效性和私有数据访问。该技术让模型从"闭卷"变为"开卷"，在回答问题时先检索外部知识库，再基于检索内容生成回答，显著提升了准确性、实时性和安全性。文章详细解析了RAG的三大流程（索引、检索、生成），比较了其与微调技术的适用场景，并展望了模块化、图谱式和代理式等进阶

摘要：本文揭示了传统后端开发与大模型工程师之间的薪资与技术差距，指出后端开发者转型大模型领域的五大核心优势，包括分布式系统理解、工程化能力等迁移价值。作者提供了120天系统转型方案，涵盖Python基础、PyTorch框架到模型服务化全流程，并给出面试策略和学习资源建议。文章强调后端经验在大模型时代的复用价值，认为通过针对性学习可实现职业跃迁和薪资倍增。

DeepSeek Engram项目创新性地将混合专家(MoE)与条件内存结合，解决了Transformer架构缺乏原生知识查找机制的问题。该项目通过Engram模块实现了O(1)复杂度的知识检索，将传统N-gram嵌入现代化，为模型增加了"记忆稀疏性"新维度。这种设计实现了记忆与推理功能的解耦，使模型能更高效地管理海量知识。项目于2026年1月开源，其核心思想是将条件内存作为M

本文提出Agent-as-a-Graph方法，通过构建包含智能体和工具的二分图知识图谱，解决多智能体系统中精准检索的难题。该方法采用向量初筛、类型加权RRF融合和图遍历聚合的三步流程，在LiveMCPBench基准测试中Recall@5提升18.6%至0.83。其创新点在于：1) 将智能体和工具作为平等节点统一建模；2) 提出可调优的类型加权RRF融合算法；3) 具有跨模型泛化能力，在8种不同嵌入

本文深入解析AI Agent技术，对比其与传统软件的区别，指出AI Agent通过LLM实现智能决策与自主执行。文章探讨Chatbot向AI Agent演进的技术驱动因素（如多工具协作、长期记忆等）和市场诉求，分析单/多智能体系统的应用价值。从感知、推理到行动的学习闭环，揭示AI Agent工作原理，为开发者提供实用指导。随着基模厂商的布局，AI Agent正成为技术竞争新焦点。

Github项目上有一个[大语言模型学习路线笔记](https://github.com/mlabonne/llm-course "大语言模型学习路线笔记")，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系

文章探讨了AI从"会聊天"到"会干活"的范式转变，即AI智能体(Agent)的发展。从技术解构(大模型大脑、记忆系统、工具调用等)、应用落地(流程自动化、垂直专家等)、核心挑战(可靠性、长程任务等)和未来趋势(通用化、多模态等)四个维度全面分析了智能体的技术架构、应用场景和发展前景，指出智能体作为"数字同事"将与人类协同工作，是AI发展的重要阶段。

本文详解大语言模型六大核心技术：提示词工程、上下文学习(零样本/单样本/少样本)和指令微调。文章解释了各项技术概念与应用场景，分析了上下文学习在小模型上效果不佳及占用上下文窗口的局限性，提出指令微调作为解决方案，并讨论了多任务微调和参数高效微调等方法以避免灾难性遗忘。

上下文工程是智能体开发中的关键，包含四大策略：写入(信息持久化)、选择(智能检索)、压缩(摘要裁剪)和隔离(上下文分割)。文章详解LangGraph框架的上下文类型及企业级最佳实践，包括分层管理、注入模式和消息过滤。通过合理上下文管理，可降低Token消耗50-70%，提升响应速度2-3倍，显著优化智能体性能。开发者可从简单消息过滤开始，逐步实现企业级上下文管理。

1.掌握基本的量化数据类型（fp32/fp16/bf16/int8/int4/fp4/nf4）2.对称量化/非对称量化/均匀量化/非均匀量化3.量化尺度（token/tensor/channel）一句话定义量化是什么？