从2016年**Alaph GO**横空出世，再到2022年**ChatGPT**的诞生，以及2025年**DeepSeek**走进中国AI圈，一路爆火，最后到最近的**OpenClaw**，互联网上各种呼声，**“养龙虾”** 这个词，不论年龄大小，从小学生到创业者都在使用。就单说**OpenClaw**，这个**AI Agent**吧，在2026年以来，有政府的创业补贴、国内**AI圈**的生

本文介绍了Prompt（提示词）、RAG（检索增强生成）和向量知识库的核心概念与应用。Prompt是与大模型交互的唯一方式，可分为用户Prompt、系统Prompt和检索后的Prompt三类。写好Prompt需要明确指令、步骤和案例，类似指导实习生工作。RAG技术通过在回答问题前进行知识检索来增强生成效果，其核心是构建向量知识库——将资料切片后转换为数学向量存储。调用时通过Embedding模型将

Transformer模型架构解析：从Token到向量空间 Transformer模型彻底改变了NLP领域，其核心由Encoder和Decoder组成，采用自注意力机制替代传统RNN。工作流程分为6个阶段：Tokenization将文本拆分为子词Token；Embedding将Token映射为数学向量；Positional Encoding添加位置信息；Encoder/Decoder深度理解语义；

2025年标志着大模型训练哲学的历史性跨越——传统的"预训练+SFT+RLHF"三段式训练法已被RLVR（可验证奖励强化学习）彻底改写。本文以GPT-3模型和Llama 3.1模型为典型案例，深入探究LLM模型训练范式的核心差异与演进路径。

人工智能（AI）是通过程序让机器模拟人类思维和行为的计算机技术，可分为弱AI、强AI和超AI三类。大模型是AI的高级形态，经过预训练和微调等过程，具备知识处理和推理能力。AI生态包含大模型开发者、应用开发者和使用者三个角色。AI Agent是具备自主决策和执行能力的智能实体，由大模型、记忆、任务规划和工具使用等组件构成，能通过多Agent协作完成复杂任务。AI技术正深刻影响电商、教育、金融等行业，