大模型回答问题的过程是一个复杂的序列到序列概率预测，包含四个阶段：1）输入处理，通过分词、嵌入和位置编码将问题转化为数学向量；2）核心处理，基于Transformer架构通过多层自注意力机制理解问题；3）逐步生成回答，通过自回归方式预测每个词元；4）知识来源于海量数据预训练和微调。整个过程本质上是基于统计规律的模式匹配，而非真正的思考或理解。

大模型回答问题的过程是一个复杂的序列到序列概率预测，包含四个阶段：1）输入处理，通过分词、嵌入和位置编码将问题转化为数学向量；2）核心处理，基于Transformer架构通过多层自注意力机制理解问题；3）逐步生成回答，通过自回归方式预测每个词元；4）知识来源于海量数据预训练和微调。整个过程本质上是基于统计规律的模式匹配，而非真正的思考或理解。

用户“请帮我把 ‘Hello’ 写入 ‘demo.txt’。模型 (Gemini/GPT)(查看系统提示词中的工具定义)(生成工具调用) ->end list {编排器 (MCP 客户端)(收到模型的工具调用)(查找mcpServers配置，找到工具)(执行启动进程)(将模型调用翻译为 MCP/JSON-RPC 请求) ->(通过stdin将此 JSON 发送给子进程)工具 (MCP 服务端)从s

用户“请帮我把 ‘Hello’ 写入 ‘demo.txt’。模型 (Gemini/GPT)(查看系统提示词中的工具定义)(生成工具调用) ->end list {编排器 (MCP 客户端)(收到模型的工具调用)(查找mcpServers配置，找到工具)(执行启动进程)(将模型调用翻译为 MCP/JSON-RPC 请求) ->(通过stdin将此 JSON 发送给子进程)工具 (MCP 服务端)从s

文章摘要： 大型语言模型(LLM)的工作原理可分为四个核心阶段：输入处理、模型推理、答案生成和输出处理。模型通过分词、嵌入等技术将问题转换为数学表示，利用注意力机制和多层神经网络进行推理，然后以"自回归"方式逐个Token生成答案。特别值得关注的是"思维链"(CoT)技术，它引导模型先生成中间推理步骤再给出最终答案，通过"问题-推理步骤-答案&qu

如果是5人以上协作，并且使用阿里云服务器，建议使用阿里云，这样编译、打包、生成docker镜像文件很有优势。如果是单兵作战，私有项目可以使用微信的，不用另外注册账号。微信小程序的代码很方便管理。如果是5人以下的小团队，可以使用码云，免费，而且里面有很多的开源项目。单项目空间：5G，超过可以提工单申请扩容。账号：第三方登录、手机或邮箱。成员协作：需要有阿里云的账号。

AI应用开发技术链解析：从内容生成到智能行动的演进路径。AIGC（AI生成内容）提供基础能力如生成文字/图像；RAG通过检索外部知识库增强模型知识；Agent实现自主决策与任务执行；Function Call让AI调用外部函数完成动作；MCP则建立跨平台统一调用标准。这五个层级共同构建智能体应用生态，使AI从单纯内容生产升级为能理解、决策和执行的智能助理。典型场景如：通过RAG查阅企业数据生成报告

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问题描述：Thinkphp5.1 启用session生效时间为1天。偶发性session没有到一天就失效了。解决过程：session不设置失效时间是。正常。继续查找发现session设置生效时间，cookie级联设置了生效时间为1小时。(用谷歌浏览查看cookie)图分析可能是是cookie到期后失效，导致cookie里sessionId没有了。导致session失效。尝试解决：...

当你执行 git cherry-pick 命令时，Git 会尝试将指定的提交逐个应用到当前分支，并创建一个新的提交。如果某个提交无法被应用（例如，因为产生了冲突），git cherry-pick 将会暂停，等待你解决冲突。完成解决冲突后，你需要执行 git cherry-pick --continue 命令来继续应用剩余的提交。另外，git cherry-pick 命令也支持一些选项，你可以通过