提到大模型，就绕不开Transformer——这个由谷歌DeepMind在2017年通过论文《Attention Is All You Need》横空出世的模型架构，彻底颠覆了传统序列处理方式。它摒弃了循环神经网络（RNN）的串行结构，完全基于注意力机制构建，成为如今ChatGPT、BERT等主流大模型的“骨架”。对于刚入门大模型的程序员和小白来说，吃透Transformer的核心逻辑，就等于掌握

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当ChatGPT流畅生成代码、文心一言精准解析需求、Claude高效处理长文档时，“大模型”早已不是遥远的技术概念，而是渗透到工作流的实用工具，更是技术人提升竞争力的核心技能。无论你是刚入行的程序员、想转型的传统开发者，还是对AI感兴趣的零基础学习者，此刻开启大模型学习，都能抢占下一波技术红利。这篇指南从“为什么学”到“怎么学”，帮你打通大模型学习的任督二脉。

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OpenAI 的实践案例，尤其是其无需向量化的，充分展现了大上下文窗口的强大潜力。这一创新不仅开启了高效知识问答的新篇章，更重要的是，为我们理解和构建复杂的 AI 智能体系统提供了宝贵的实践指南。第一、大上下文窗口的潜力高效知识问答：通过精准提取和处理关键信息，Agentic RAG 实现了高效的知识问答，即使在处理复杂文档时也能保持高准确率。模拟人类认知：该技术通过模拟人类的阅读和思考模式，逐步

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有人说“大模型技术更新太快，学了就过时”，但恰恰是这种快速迭代，给了有经验的程序员“弯道超车”的机会——你们早已养成“终身学习”的习惯，这比临时抱佛脚的新手更有耐力。现在大模型领域还处于“野蛮生长”阶段，规则尚未完全固化，越早入场，越容易占据先机。福利时间：关注我的CSDN账号，私信回复“大模型资料”，即可领取CSDN独家AGI资料包，包含：1. 大模型入门核心笔记；2. PyTorch实战代码集

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这种分层设计是AI Agent实现智能化工作的关键。它模仿了人类的记忆模式，让Agent既能。

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