面向大型数据集、符合行业标准的 agentic RAG pipeline 需要以清晰的、可扩展的分层架构来构建。我们将系统结构化，使得 agent 能并行地进行推理、获取上下文、使用工具以及与数据库对话。

现代 AI 系统被优化为一次性生成流畅、似是而非的回答。当任务需要谨慎推理、错误检查或对抗性思维时，这种“优势”就会变成劣势。

通过从零实现一个简单的 RAG 系统，我们理解了 embedding（向量表示）、**retrieval（检索）**和 generation（生成） 的核心概念。

随着人工智能技术的快速迭代，我们正处于一个关键的转折点。如果说过去几年是人们习惯与AI“对话”的阶段，那么展望2026年，核心竞争力将转移到如何“驾驭”和“构建”AI系统上。

RMSNorm是一种简单高效的归一化方法，用于归一化神经网络中某一层的输出，使其数值保持稳定，常用于Transformer中。

Dyad打破了AI SaaS平台的“云依赖神话”——它不需注册、不上传隐私、不依赖云计算，却能在你的电脑上完美运行ChatGPT级别的AI应用。

今天来给大家分享一份热乎的大模型应用开发层次的面经，希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学，时间跨度不大，都是近半年面试的，面试公司也涉及了一众大厂，非常具有参考意义~

大型语言模型动辄数百亿参数的规模，不仅让个人开发者望而生畏，更让许多创新想法难以实践。正是基于这些实际需求，MiniMind应运而生。它用最简单的方式，展示了如何用极小的成本，构建一个真正可用的语言模型。

在刚开始做大模型开发时，那时的想法很简单就是调个接口实现功能就行了，和之前的面相API开发没什么本质上的区别。

这些丰富的应用场景为AI Agent开发提供了明确的方向和目标，促使相关企业和个人不断优化和改进AI Agent的功能和性能，以满足不同领域的需求。