达到95%准确率绝非单一技术突破，而是分类体系、数据质量、系统架构、持续迭代四维协同的系统工程。全文结合了智能汽车、电商等场景，分层拆解可落地的关键路径。

RAG 的成败不在大模型，而在系统工程。本文系统拆解生产级 RAG 架构的七大核心环节，揭示为何多数 Demo 级方案无法落地，并给出可工程化的实践路径。

RAG不是简单“检索+生成”，而是知识与推理的精密耦合。本文系统剖析8种主流RAG架构——从Naive到SFR，揭示其设计逻辑、适用边界与工程权衡，辅以LangChain可运行代码，助你构建真正可靠的知识增强系统。

垂域大模型落地难，不在训练而在评估。本文系统讲解如何从非结构化文档一键生成多题型测试集，并结合规则判分与教师模型打分，构建可量化、可对比、可追踪的评估闭环，让SFT/RAG调优效率翻倍。

智能体记忆远不止是“记住对话历史”。本文系统拆解其在形式上的三类实现（词元级、参数化、潜在记忆）、功能上的三大支柱（事实、经验、工作记忆）以及动态层面的形成-演化-检索闭环，揭示记忆如何使大模型从静态生成器转变为持续进化的智能体。

为什么你的 Agent 总是“看起来行，实际上不行”？本文系统拆解 Anthropic 提出的 AI Agent 评估方法论，从 Transcript 与 Outcome 的根本区分，到三类评分器的组合策略，再到 pass@k 与 pass^k 的指标选择逻辑，揭示如何构建一个既能捕捉能力边界、又能保障稳定性的评估体系。这不是一套测试工具，而是一套理解智能体行为的语言。

AI正以惊人速度接管代码编写，工程师角色正从“写作者”转向“审校者”。本文系统剖析这一趋势的技术动因、现实进展与职业影响，并指出：掌握AI协作能力，已成为新一代工程师的生存基本功。

本文深入解析Transformer、llama.cpp和vLLM三大主流LLM推理引擎的技术特点与适用场景，通过操作系统概念的类比帮助开发者根据硬件条件、使用场景和性能需求做出明智选择。无论您是个人开发者还是企业用户，都能找到最适合的推理解决方案。

仅激活30亿参数却能匹敌更大模型，Qwen3-Coder-Next通过大规模可执行任务训练与MoE架构，在真实软件工程环境中验证了“小激活、大能力”的可行性，为高效编程智能体提供了新路径。

抛弃ID Embedding和LoRA参数，用自然语言描述用户偏好——蚂蚁与东北大学提出的AlignXplore+框架，以8B小模型实现跨任务、跨模型的SOTA个性化能力，让大模型真正“读懂”每一个具体的人。