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▼最近直播超级多，预约保你有收获Transformer 大模型，一种基于自注意力机制的神经网络架构，已被广泛应用于各种自然语言处理任务，比如：机器翻译、文本摘要、生成问答等。从端到端的角度来看，Transformer 大模型中数据的处理流程主要包括四个阶段：首先是嵌入阶段（Embedding），随后是注意力机制阶段（Attention），然后是通过多层感知机（MLPs）进行处理，最后是从模型的表示

现在，随着像 Replit、Same.dev、Loveable、Convex 的 Chef 和 Bolt 这样的文本到应用平台的出现，以及像 Cursor 这样的 AI IDE，这种动态正在发生变化。试想一下，在不远的将来，一个规模庞大、功能丰富的能力注册表横空出世，AI Agent 可以像如今的开发者使用 npm 或 PyPI 一样，轻松地在其中发现并调用各种新能力。想象一下这个场景：一个 AI

Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，它是专属 Spring 开发者的 AI 框架，兼具提示词模版、函数调用、格式化输出等低层次抽象与 RAG、Agent、对话记忆等高层次抽象，通义系列模型驱动，深度集成网关、配置中心、可观测等云原生基础设施生态，让 Java 智能体开发迎来一款生产可用的企业级框架与解决方案，助力企业智能体开发进入一个新阶段。目前，模型的能力尚未达到我们的期

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《LLM推理架构设计和部署落地实战》—1—LLM 大模型技术知识最佳学习路径昨天发布了《LLM 大模型技术知识图谱》后，很多同学纷纷在后台留言：“玄姐，LLM 大模型的学习路径是怎么样？”。今天我们就来剖析下 LLM 大模型技术知识的学习路径。如果你是一个 LLM 大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：第一步：学习大模型内核架构，对 Transf.

▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《LlamaIndex构建应用案例实战》—1—LlamaIndex OR LangChain？LangChain 和 LlamaIndex 都是 AGI 时代新的应用程序开发框架，到底有什么区别？第一、LangChain 是一个围绕 Agent 开发全流程，提供了全方位的功能组件支持，在1月9日发布 LangChain v0.1.0 首个稳定版本后，它的.

▼最近直播超级多，预约保你有收获架构设计模式已成为程序员的重要技能。然而，当我们转向大模型应用领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，比如：生成式 AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。根据多年的架构设计经验，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，比如：成本问题、延迟问题以及生成的幻觉等问题。—1—路由分发架构模式当用户输.

现在越来越清楚，未来的 Agentic AI 将是多 AI 智能体的。与传统的单体 AI 智能体架构不同，Agentic AI 系统架构由多个 AI 智能体组成，这些 AI 智能体能够相互协作，具备动态任务分解、持久记忆和高级任务编排等能力。目前，MCP 生态已经得到了广泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、De

▼最近直播超级多，预约保你有收获LangChain-Chatchat 是基于 ChatGLM 等大语言模型与 LangChain 等应用框架实现，开源、可离线部署的 RAG 检索增强生成大模型知识库项目。最新版本为v0.2.10，目前已收获 26.7k Stars，非常不错的一个开源知识库项目。项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-C..

5、面向过程的云原生架构设计 VS面向目标的 AI 原生架构设计。7、AI 智能体 ReAct 架构设计模式。4、AI 大模型应用企业落地混合架构设计。11、Agentic RAG 架构设计。16、Fine-tuning 架构设计。1、AI 大模型应用技术体系全景视图。代码解释器 AI 智能体系统架构设计。AI 大模型应用架构设计的全貌。8、AI 智能体记忆系统架构设计。3、AI 大模型技能知识地