Triton是NVIDIA推出的模型推理服务器，vLLM是伯克利大学推出的大模型推理引擎。一般而言，Triton主要负责调度策略来提高服务的吞度，比如动态批处理、多实例并发等，配合TensorRT、ONNX等后端来联合使用，后者负责推理内核来降低延迟；而在Triton+vLLM的组合中，Triton不会做任何的调度处理，而是将请求全部打给vLLM，让vLLM根据PagedAttention和异步A

本文分享了作者近半年在多家科技公司的大模型应用开发面试经验。面试内容以RAG、微调原理和Agent应用为主，难度适中。文章详细列举了LLM基础、Prompt工程、RAG、工作流、Agent等常见面试题，并提供了面试技巧如项目效果评估、表达清晰等。作者建议掌握微调原理和动手实践能力，并强调面试前充分准备的重要性，以提升面试通过率。

LangChain 1.0作为高层框架，专注于快速原型设计和LLM应用部署；LangGraph 1.0作为底层编排引擎，擅长持久化、有状态的智能体工作流。LangChain适合简单聊天机器人、RAG管道；LangGraph适合长运行任务、多智能体系统。两者可结合使用，LangChain提供高层易用性，LangGraph提供底层控制力。开发者可根据项目需求选择合适框架，LangGraph运行时已成为

本文介绍了基于Nano Banana Pro模型的三个优秀开源项目：Awesome Nano Banana Pro精选资源库提供高质量提示词和案例；RedInk是专为小红书创作者设计的AI图文生成工具；SelfieAt可将用户照片自然融合到任意场景。这些项目采用前沿技术栈，为AI绘画爱好者、内容创作者和开发者提供了实用工具，展示了Nano Banana Pro模型的强大应用潜力。

文章全面介绍多模态融合的核心知识、主流方法和典型应用。阐述了多模态学习的5大核心任务，详解早期、晚期和混合三大融合策略及适用场景。重点解析TFN、LMF、MFN等9种主流融合方法的原理、公式、优缺点和代码实现，并提供学习资源，为读者提供从理论到实践的完整学习路径。

dify的强大在于其灵活性，主要体现在智能体和工作流上。它可以让一个没有编程能力的人通过简单学习，快速搭建Agent和自动化流程。就像拼积木一样。我们可以通过智能体或工作流，自定义工具完成很多我们好玩的功能。本文前面主要是介绍一些组件，有编程能力的同学建议直接跳过。

小红书发布MCP结合大模型的能力，图片生成以及视频生成的MCPs，整个流程都可以完全由AI来完成，真正实现全自动化的内容生产和发布。比如标题、正文、排版可以让大模型LLM来帮你搞定。图片和视频也都可以用AI来生成，比如魔搭社区上的文生图MCP来生成图片，用Minimax MCP来生成视频。

"人工智能+物流"已从概念走向大规模落地应用，形成仓储智能化、分拣自动化等产业新生态。文章详细解析了六大落地场景：智能仓储管理、智能分拣配送、智能调度与路由规划、区块链电子单证、智能物流枢纽和智慧供应链管理，并提出了深化技术融合、健全数据要素、拓展场景创新等发展建议。未来五年，物流行业将实现从"成本中心"向"价值创造中心"、从"被动响应"向"主动预测与优化"、从"流程驱动"向"数据智能驱动"的三大

本文提供针对西南地区AI学习者的7阶段完整指南，帮助理工科转行者和应届生避开学习陷阱，掌握企业落地能力。内容涵盖AI工具基础、算法理论、实战攻坚、业务能力、编程进阶、大模型应用及就业冲刺，每个阶段均结合成都地铁、车企、华西医疗等真实产业需求，提供实战练习与避坑建议，最终帮助学习者具备西南AI企业所需的技能与竞争力，顺利入职。

在AI技术向企业核心业务渗透的过程中，Java技术团队面临的核心挑战早已不是“如何让大模型调用一个接口”，而是如何构建一套安全、可控、可追溯的AI驱动体系。简单的HTTP调用或Prompt工程，只能停留在Demo阶段，无法满足企业级应用对权限、审计、流程的刚性需求。而JBoltAI作为专注Java生态的**企业级AI应用开发框架**，通过一套完整的Function Calling架构设计，实现了从