大模型技术综述：本文系统介绍了多模态大模型的技术架构与应用场景，包括GPT-4、Claude3等主流模型分类。重点解析了Transformer架构的预训练机制和语言统计规律学习原理，详细阐述了知识蒸馏和量化两大核心技术。同时深入探讨了vLLM推理引擎的优化策略，包括PagedAttention和KVCache等关键技术创新，为提升大模型推理效率提供了解决方案。文章涵盖从模型训练到部署落地的全流程技

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想象一下，如果您在给一个同事指派工作任务时，只给了一句话来描述需求，他的任务完成效果可能很难达到您的预期。但如果您提供了明确的目的、建议的思考方向和执行策略等更多参考信息，他更有可能以高标准完成任务。使用 LLM 也一样，您的任务描述（Prompt）越清晰、具体、没有歧义，LLM 的表现越能符合您的期望。构建一个清晰具体的 Prompt 是充分发挥大模型能力的最重要一步。Prompt优化：针对输入

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GPT-4-turbo, Claude 3 (Sonnet/Haiku), Gemini 1.5 Pro/Flash, Llama 3 都是优秀选择。

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本文介绍了Streamlit框架及其在构建Qwen大模型聊天机器人中的应用。Streamlit是一个开源的Python前端框架，能够快速创建交互式数据科学应用，具有简单易用、丰富的内置组件等特点，适合数据可视化和机器学习演示场景。文章详细展示了如何通过Streamlit调用Qwen大模型API开发聊天机器人，包括API配置、依赖安装和核心代码实现。该机器人支持对话历史记录和用户交互功能，但需注意S

传送TCP报文有三个阶段：连接建立、数据传送、连接释放。（一）TCP 的连接建立又叫三报文握手，因为TCP 建立连接的过程中，客户和服务器之间需要交换三个 TCP 报文段。很多地方称之为“三次握手”，但其实是在一次握手过程中交换了三个报文，而并不是进行了三次握手。下面介绍三报文握手的过程，其中用 A 表示TCP客户程序，B表示TCP服务器程序。最开始，A、B：CLOSED（关...