需要Nvidia显卡，至少8G显存，且专用显存与共享显存之和大于20G建议将非安装版的环境文件都放到非系统盘，方便重装或移植以Windows11为例，非安装环境文件都放在 E 盘下

大语言模型是人工智能的分支，也是自然语言处理的数学模型持续演变优化的产物，从神经网络的CNN，RNN，优化到Transformer，从编码-解码，到现在的解码器。实验科学的本质是在现有前沿理论的基础上，针对新问题，提出新的假设，并转化为数学问题，提出算法，然后验证检验，有效的方法以论文发表，供行业进一步的验证，优化，形成新的算法，因此整个过程遵循科学研究的规律，既没有一夜成名，也没有横空出世，只是

什么是RAG：Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架。它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。

这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学

随着AI人工智能技术的不断发展，一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里，像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等，但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作，共同推动 AI 技术持续向前发展。在这篇文章中，我们将深入探讨包括但不限于以上这些总是与大模型搭配出现的高

SpannableString`可以在字符序列基础上对指定的字符进行修饰，在日常开发过程中可以对TextView进行修饰，如一段完整文字中，对当中的词或句添加，粗体、点击事件、颜色、下划线等等。

接下来，介绍下Activity的另一种启动模式- 栈顶复用模式（）singleTop模式，它的表现几乎和standard模式一模一样，一个singleTop Activity 的实例可以无限多，唯一的区别是如果在栈顶已经有一个相同类型的Activity实例，Intent不会再创建一个Activity，而是通过onNewIntent()被发送到现有的Activity。分两种处理情况：须要创建的Act

多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式，它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布，从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。

Transformer目前已经成为人工智能领域的主流模型，应用非常广泛。然而Transformer中注意力机制计算代价较高，随着序列长度的增加，这个计算量还会持续上升。为了解决这个问题，业内出现了许多Transformer的魔改工作，以优化Transformer的运行效率。我这次就给大家分享9篇对Transformer模型进行效率优化的改进文章，以方便大家更高效地使用模型，寻找论文创新点。

动态加载，其实就是把我们的so库在打包成apk的时候剔除，在合适的时候通过网络包下载的方式，通过一些手段，在运行的时候进行分离加载的过程。这里涉及到下载器，还有下载后的版本管理等等确保一个so库被正确的加载等过程，在这里，我们不讨论这些辅助的流程，我们看下怎么实现一个最简单的加载流程。.........