本文详细介绍了CLIP的多模态训练方法，对比分析了ViT和BERT等encoder-only架构的特点，阐述了Transformer不同架构类型的适用场景，并探讨了CNN与ViT在先验知识上的差异。通过对比学习，CLIP实现了图像与文本的语义对齐；ViT和BERT分别适用于视觉和NLP任务；Transformer架构根据需求可选择encoder-only、decoder-only或encoder-

文章为Java开发者提供了转型大模型开发的全面指南，强调工程化基础是转型独特优势。详细介绍了四步转型路径：数学理论基础、Python和AI生态掌握、应用层实践、底层技术深入。指出Java开发者应从大模型应用工程化和企业级AI解决方案切入，利用现有优势，通过项目驱动学习，拓展技术边界而不放弃Java基础。

上下文工程与提示工程不同，前者关注如何在有限的上下文窗口中筛选、组织和压缩有价值的信息，而非单纯地清晰表达指令。有效的上下文工程需要结合提示词、知识库资料、工具信息、对话历史和用户偏好等，根据任务需求动态组合最合适的上下文。随着模型能力提升，上下文工程已成为比提示工程更核心的能力，掌握它能更高效地释放大模型潜力。

Kimi推出的OK Computer Agent模式实现了AI从被动执行指令到主动规划任务的转变。该技术使AI能够自主拆分任务、设计产品、搜索素材、编写代码并部署网站，甚至完成复杂数据分析。作为原生智能体，Kimi掌握文件系统、浏览器等20多种工具，具备灵活判断能力，真正实现"模型即Agent"，正在颠覆人与工具的关系，让AI成为实现人类想象的得力助手。

这篇教程介绍了如何使用LLaMA-Factory项目对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行LoRA+SFT微调训练。文章首先说明了开源大模型在垂直领域应用时需要微调的需求，并介绍了LLaMA-Factory项目整合多种高效训练技术的目标。教程详细说明了9个实践目标，包括模型推理、数据集构建、LoRA微调等核心功能。此外，文章还强调了训练前的4个必备条件：硬件环境、Python库

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现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。

本文分享了导致大模型项目90%失败的流程不规范问题，详细介绍了七阶段完整研发流程：需求立项、产品设计、研发、测试、发布、需求变更及培训复盘。每个阶段涵盖参与方、核心活动、关键输出及注意事项，特别强调了大模型项目与传统软件的差异，以及严格流程管控的重要性。作者通过多年实践经验，帮助读者避开大模型项目中的各种陷阱，确保项目成功落地。

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这篇文章深度解读了谷歌2025年9月发布的AI Agent白皮书，详细介绍了谷歌AI Agent技术生态系统。从技术背景、ADK开发框架、企业级部署策略到实际应用场景进行了全面分析，包括Agent2Agent协议、ReAct框架、AgentOps方法论等核心技术。对比了不同开发方式和部署环境的优劣，展望了多模态智能、Agent协作生态等未来趋势，为开发者提供了从原型到生产的完整技术路线图。