【强烈收藏】从数学底层拆解 Transformer：系统学习路径与核心要点

本文详细解释了大模型中Token的概念，它是大模型能理解的最小语言单位，如同语言积木。文章阐述了Token如何将文字转化为数字向量供模型处理，再转回文字，以及Token数量的计算方法和限制。中文1Token约1-2字，英文约0.75单词。了解Token原理对使用大模型和API开发至关重要，能帮助优化输入、避免超限，并控制成本。

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地获取所需信息，是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。然而，RAG 的实现方式多种多样，不同的技术路径有着不同的优势和局限。今天，我们就来深入探讨一下这些 RAG 技术，看看谁才是

【小白友好】Agent、知识库、MCP 是什么？3 分钟搞懂大模型入门核心概念

一文读懂MCP：定义、与API的差异、企业价值、落地路径及未来趋势

DeepSeek的崛起不仅代表了国产AI技术的一次重大突破，也为全球AI领域注入了新的活力。通过一系列算法创新，DeepSeek打破了传统计算架构的限制，在效率和性能上达到了新的高度。其在MoE架构、注意力机制、推理能力等方面的创新，解决了算力瓶颈问题，并通过开源生态的力量推动了技术的普惠和发展。DeepSeek不仅展示了中国团队在AI领域的创新能力，还为全球AI产业格局的重塑提供了新的视角。从短

通过"五步法"实现从需求明确到迭代优化的全流程落地，覆盖知识问答、流程自动化、数据分析等场景，显著提升工作效率。文章强调金融AI Agent应"辅助不决策、安全是底线"的原则，为行业提供了可复用的AI应用架构参考。

一文吃透 LlamaIndex 与 LangChain 的核心区别，看完这篇就够了！

• SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好，再与人类的偏好进行对齐；• SFT 只通过 LLMs 生成的下一个单词进行估计，而 RLHF 和 DPO 通过 LLMs 生成的完整句子进行估计，显然后者的估计会更准确；• 虽然 RLHF 和 DPO 取得比 SFT 好的结果，但代价是高昂的数据构造和计算资源开销；

在AI的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术正在掀起新的革命。它像一个聪明的图书管理员，能够从海量文档中精准提取信息，并生成自然流畅的回答。RAGFlow作为一款开源的RAG引擎，将复杂的AI技术封装成简单易用的工具，让每个人都能轻松搭建自己的AI知识库。它支持多种文档格式，能够从非结构化数据中提取知识，并提供清晰的引用来源，极大降低了生成内容的幻觉风险。无论你是企业客服、研究人员，还是普通用户，R