本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码

本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码

本文介绍Hulu-Med，首个透明化的通用医疗视觉-语言模型，能够统一处理医疗文本、2D/3D图像和视频。该模型在1670万公开样本上训练，覆盖12个解剖系统和14种成像模态，在30个医疗基准测试中的27个超越开源模型，16个超越专有系统如GPT-4o，为医疗AI提供完全可复现的解决方案。

本文介绍Hulu-Med，首个透明化的通用医疗视觉-语言模型，能够统一处理医疗文本、2D/3D图像和视频。该模型在1670万公开样本上训练，覆盖12个解剖系统和14种成像模态，在30个医疗基准测试中的27个超越开源模型，16个超越专有系统如GPT-4o，为医疗AI提供完全可复现的解决方案。

之前舰长只给大家分享Coze工作流实操，很少直接去讲理论知识，但是有的理论知识不得不讲比如：“输入变量”“引用变量”“插入变量”“变量类型”这些专业的话语脱口而出，到底这些“变量”是什么意思，什么时候用也是困扰大家许久的一个问题借助一套自动化工作流：（提供流量不错的小红书文字类图片作品的链接，就可以全自动改写生成新的图文）把Coze中的“变量”讲清楚演示效果：

之前舰长只给大家分享Coze工作流实操，很少直接去讲理论知识，但是有的理论知识不得不讲比如：“输入变量”“引用变量”“插入变量”“变量类型”这些专业的话语脱口而出，到底这些“变量”是什么意思，什么时候用也是困扰大家许久的一个问题借助一套自动化工作流：（提供流量不错的小红书文字类图片作品的链接，就可以全自动改写生成新的图文）把Coze中的“变量”讲清楚演示效果：

**“** 每个模型都会有其独特的性格，我们需要理清不同模型的性格差异。**”**最近在优化智能体长对话功能中，为了解决长对话存在的问题，采用了更换模型的方式进行对比测试；测试在长对话中，模型对整个系统的影响到底有多大。然后就发现了一些很好玩的事情，也是不同模型之间的区别。

**“** 每个模型都会有其独特的性格，我们需要理清不同模型的性格差异。**”**最近在优化智能体长对话功能中，为了解决长对话存在的问题，采用了更换模型的方式进行对比测试；测试在长对话中，模型对整个系统的影响到底有多大。然后就发现了一些很好玩的事情，也是不同模型之间的区别。

研究团队开发了知识图谱思维（KGT）框架，通过将大语言模型与知识图谱结合，有效减少AI在生物医学领域的事实错误，在泛癌症问答任务中表现优异，为药物重定位、耐药性预测等临床应用提供新的技术路径。

研究团队开发了知识图谱思维（KGT）框架，通过将大语言模型与知识图谱结合，有效减少AI在生物医学领域的事实错误，在泛癌症问答任务中表现优异，为药物重定位、耐药性预测等临床应用提供新的技术路径。