摘要：多模态大语言模型(MLLM)能处理文本、图像、音频等多模态信息，通过模态编码器、跨模态对齐模块、语言模型主干和专用生成器实现跨模态理解和生成。典型架构包括ViT等视觉编码器，以及特征投影、查询式融合等对齐方式。训练分预训练、对齐和后训练三阶段，推理时需模态解析、特征融合和文本生成。应用场景涵盖智能驾驶、内容审核等，但仍面临模态鸿沟、计算成本高等挑战。随着AI大模型快速发展，相关人才需求激增，

摘要：多模态大语言模型(MLLM)能处理文本、图像、音频等多模态信息，通过模态编码器、跨模态对齐模块、语言模型主干和专用生成器实现跨模态理解和生成。典型架构包括ViT等视觉编码器，以及特征投影、查询式融合等对齐方式。训练分预训练、对齐和后训练三阶段，推理时需模态解析、特征融合和文本生成。应用场景涵盖智能驾驶、内容审核等，但仍面临模态鸿沟、计算成本高等挑战。随着AI大模型快速发展，相关人才需求激增，

【摘要】本文系统介绍了AI大模型量化的核心概念与技术实现。量化通过将高精度参数转换为低精度参数（如FP32转int8），在保留核心功能的同时显著降低模型存储和计算需求。文章详细解析了两种主要量化方法：训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并对比了其适用场景。量化技术虽可能带来精度损失，但能有效提升推理速度、降低能耗，特别适用于边缘设备、实时应用及部分高精度需求场景（如医疗影像分析）。文章还

【摘要】本文系统介绍了AI大模型量化的核心概念与技术实现。量化通过将高精度参数转换为低精度参数（如FP32转int8），在保留核心功能的同时显著降低模型存储和计算需求。文章详细解析了两种主要量化方法：训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并对比了其适用场景。量化技术虽可能带来精度损失，但能有效提升推理速度、降低能耗，特别适用于边缘设备、实时应用及部分高精度需求场景（如医疗影像分析）。文章还

问题意图识别在RAG系统中至关重要，能避免无关检索、优化生成质量并实现对话路由。核心实现包括LLM零样本学习、微调分类器和基于规则的方法，通常贯穿于查询重写、意图分类和元数据过滤等环节。高级技巧包括结合对话历史、动态元数据获取和意图感知检索。通过精准识别用户深层需求，RAG系统能显著提升回答质量，发挥AI大模型的潜力。随着AI技术快速发展，掌握意图识别等核心技能将为从业者带来重要机遇。

问题意图识别在RAG系统中至关重要，能避免无关检索、优化生成质量并实现对话路由。核心实现包括LLM零样本学习、微调分类器和基于规则的方法，通常贯穿于查询重写、意图分类和元数据过滤等环节。高级技巧包括结合对话历史、动态元数据获取和意图感知检索。通过精准识别用户深层需求，RAG系统能显著提升回答质量，发挥AI大模型的潜力。随着AI技术快速发展，掌握意图识别等核心技能将为从业者带来重要机遇。

本文深入探讨了4种LLM Agentic工作流（ReAct、CoT思维链、思维树、反思）的Prompt设计方法。研究表明，有效的Prompt需要包含：任务方法、输入输出示例、历史记录和用户问题，并建议使用"必须"、"奖励"等强化词。文章还介绍了工具调用和多智能体的Prompt设计技巧，强调精心设计的Prompt能显著提升模型表现。随着AI大模型快速发展，相关

本文深入探讨了4种LLM Agentic工作流（ReAct、CoT思维链、思维树、反思）的Prompt设计方法。研究表明，有效的Prompt需要包含：任务方法、输入输出示例、历史记录和用户问题，并建议使用"必须"、"奖励"等强化词。文章还介绍了工具调用和多智能体的Prompt设计技巧，强调精心设计的Prompt能显著提升模型表现。随着AI大模型快速发展，相关

李飞飞的World Labs融资2.3亿美元引爆AI圈，世界模型技术成为新风口，谷歌、英伟达等巨头纷纷布局。世界模型通过模拟物理规律和环境变化，赋予AI"脑内推演"能力，区别于传统大模型的数据驱动模式。该技术已在自动驾驶、机器人控制和科研仿真等领域展现潜力。随着AI行业快速发展，预计2025年人才缺口将达1000万，掌握世界模型等前沿技术将成为职业新机遇。

摘要： 本文通过小学考试的生动比喻，解析强化学习中的奖励机制优化过程。初始仅用绝对分数（Reward）会导致激励不公平和训练不稳定。引入Critic（价值函数）建立“预期分数线”，以相对进步作为奖励基准，降低方差。进一步加入Clip操作限制策略更新幅度，防止极端波动；引入Reference Model约束策略偏离，避免作弊行为。最后提出GRPO（Group Relative Policy Opti