摘要：针对大模型在建筑设计规范领域存在的信息陈旧、知识结构混乱等问题，本文提出基于RAG（检索增强生成）的解决方案。通过将《民用建筑设计统一标准》等规范文档处理为结构化文本，建立本地向量知识库，实现专业知识的精准检索与生成。系统采用分块策略保持语义连贯，结合提示工程确保回答准确标注条款来源，有效解决了大模型在垂直领域的幻觉问题，为建筑师提供可靠的智能规范查询工具。实验表明该方法显著提升了专业问答的

实话实说，现在鸿蒙工程师的收入可比Android工程师高呀！！从明年开始，鸿蒙不再兼容安卓APP，现在华为手机的供不应求的状态还在继续，只要供应满足，那么华为手机可能会占据中国新增市场的半壁江山。因此有很多公司开始准备要招聘鸿蒙工程师年轻人要是想搞一个有前途的岗位，鸿蒙系统、OpenHarmony系统的生态开发目前是一个爆发期。

随着华为鸿蒙操作系统的日渐成熟与广泛应用，市场对鸿蒙开发人才的需求呈现出前所未有的井喷态势。然而，在这片就业蓝海中，除了鸿蒙OS的特定技能外，对Android Framework的深入理解和掌握竟成为了决胜的关键之一。众所周知，鸿蒙操作系统基于分布式软总线、面向未来AI和IoT环境设计，它的出现旨在打破设备间的边界，提供无缝的跨终端用户体验。然而，鸿蒙在初期设计与开发过程中，充分借鉴了Androi

本文解析Claude生态的Agent体系架构，包含Prompt（瞬时输入）、Skills（固化技能）、Projects（长期工作空间）、Subagents（独立执行单元）和MCP（数据连接层）五大组件。通过对比表格阐明各组件特性与适用场景，展示了如何构建完整的Agent系统（如竞品调研智能体），为企业级AI应用提供分层架构参考，实现能力工程化与规模化部署。

AI Agent在执行多次工具调用后会出现"上下文腐烂"问题，导致性能下降。Manus公司提出三大解决策略：缩减（双版本机制和结构化摘要）、隔离（多Agent架构）和卸载（分层动作空间与文件存储）。这些策略相互支撑，通过简化设计、跨模型验证和多维度评测体系，确保架构能适应未来模型发展。核心观点是"简化优于扩展"，避免过度设计成为性能瓶颈。

混合专家模型(MoE)通过"专家分工+智能路由"的创新架构，解决大模型规模与效率矛盾。文章详解负载均衡策略(KeepTopK、辅助损失、容量限制)、视觉模型适配(V-MoE、Soft-MoE)及算力优势(活动参数vs稀疏参数)。从Switch Transformer到Vision-MoE，MoE实现"小算力、大性能"，已成为大模型领域关键技术，未来将继续推动模型稀疏化发展，突破算力限制。

Claude Skills是让人类使用习惯文件化的创新功能，可保存、复用和修改，形成体系化工作规范。不同于一次性提示，Skills能长期调用，让AI从理解指令变成掌握方法。Claude作为"头脑"，Skills是做事方法，MCP是工具，Project是任务场景，三者协作实现真正的长期人机协作。Skills让普通人能将"怎么用AI"变成可沉淀的个人资产。

最近科技圈讨论R2热烈异常：无论是投资社区的刷屏帖，还是技术论坛的代码讨论，甚至微信群里突然冒出的AI对话截图，都在指向同一件事：国产大模型DeepSeek的下一代产品R2，可能即将掀起一场深刻的技术革新。这场风暴的核心，是一组令人瞩目的数据：1.2万亿参数规模，比前代提升近一倍；单位推理成本比GPT-4暴跌97%；以及一个更硬核的标签——完全基于国产昇腾芯片训练。如果这些传言属实，这不仅意味着中

文章介绍大模型微调的基础概念和两种核心策略：全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。FFT更新所有参数，性能高但成本高；PEFT仅更新少量参数，成本低且性能接近，包括LoRA、Prompt-tuning等方法。文章还对比了主流微调框架，并提供了根据数据量、资源和任务类型选择微调方法的指导。

Plan-and-Execute是一种先规划后执行的任务处理架构模式，适用于复杂任务的分解与管理。它将任务处理分为规划、执行和评估三个阶段：规划器负责将复杂任务分解为有序子任务并确定依赖关系；执行器按计划执行任务，支持并行处理；重规划器在遇到问题时动态调整计划。相比传统ReAct模式，该架构具有全局视野、高效执行、支持并行等优势，能有效解决任务迷失、效率低下等问题。其核心设计包括层次化任务分解、智