作为AI领域的同行，我们都深知大语言模型（LLM）已不再是单纯的技术概念，而是一个庞大的、多层次的生态系统。今天，我们通过一张详细的架构图，深入剖析大语言模型的全景，希望能为大家提供一些新的思考和启发。从最底层的芯片算力，到中层的模型与智能体，再到最上层的行业应用，每一个环节的进步都互相依赖，共同推动着AI产业的发展。对于大规模模型，如何高效利用多级存储（如CPU内存和GPU显存）进行模型加载和分

作为AI领域的同行，我们都深知大语言模型（LLM）已不再是单纯的技术概念，而是一个庞大的、多层次的生态系统。今天，我们通过一张详细的架构图，深入剖析大语言模型的全景，希望能为大家提供一些新的思考和启发。从最底层的芯片算力，到中层的模型与智能体，再到最上层的行业应用，每一个环节的进步都互相依赖，共同推动着AI产业的发展。对于大规模模型，如何高效利用多级存储（如CPU内存和GPU显存）进行模型加载和分

作为AI领域的同行，我们都深知大语言模型（LLM）已不再是单纯的技术概念，而是一个庞大的、多层次的生态系统。今天，我们通过一张详细的架构图，深入剖析大语言模型的全景，希望能为大家提供一些新的思考和启发。从最底层的芯片算力，到中层的模型与智能体，再到最上层的行业应用，每一个环节的进步都互相依赖，共同推动着AI产业的发展。对于大规模模型，如何高效利用多级存储（如CPU内存和GPU显存）进行模型加载和分

接到一个需求，通过nginx 代理互联网上某一个页面，刚开始的时候觉得很简单的，直接 proxy_pass 过去就完事了，测试了下还是想太多。具体记录如下。2. Nginx 根据域名反向代理web服务器通常有三种访问方式：基于ip基于域名基于端口而互联网上暴露的网站多数都是通过 基于域名 的方式，如果直接通过解析后的IP访问，可能就无法访问到网站信息。

我们回到最初那个问题——五大智能体平台到底怎么选？别选“最强的”，选“最合适的”。这里是我为不同用户画像总结的推荐路径 👇功能强不代表适合你，功能刚好够就足够优秀。平台本身不是目的，是实现你的AI能力的工具。所以别做“平台搬运工”，要做“业务闭环构建者”。如果你已经在用某个平台，欢迎留言分享你的经验；如果你还在犹豫，也欢迎在评论区说出你的需求，我会帮你推荐最合适的路径。

而且 Codex 的范围也不小：我们构建了容器运行环境，对代码库下载流程做了优化，微调了一个专门用于处理代码编辑的模型，支持各种 Git 操作，设计了全新的交互界面，还接入了互联网访问，最终交付出一个真正。幸运的是，我们有一群“对的人”，因此才能实现这些“魔法”。打个比方，你就能明白：我们在 Codex 里做的一个非常小众的功能，它消耗的 GPU 资源，居然和我以前在 Segment 时整套基础设

AI智能体的本质与五大关键技术解析 当前AI领域存在将各类大模型应用统称为"AI智能体"的误区。真正的AI智能体应具备四大核心要素：大模型基础、自主规划能力、工具使用能力和记忆功能。其五大关键技术包括： 多轮对话与记忆：通过优化聊天记录存储突破token限制 工具使用：区分固定模式与自主决策的智能交互 Function Calling：大模型调用工具的核心机制 MCP协议：统一

本文系统梳理了当前AI领域五大主流智能体范式：1）反思模式通过自我批判实现认知优化；2）工具调用模式扩展AI能力边界；3）推理-行动闭环实现认知与行为的统一；4）规划分解模式处理复杂任务；5）多智能体协作展现社会化智能。这些范式反映了AI从单一功能向自主决策、自我优化、社会协作方向的进化，不仅推动了技术进步，也为实现通用人工智能奠定基础。通过模仿人类认知机制和行为模式，智能体正在从工具向伙伴转变，

不同于常见的OAuth2.0授权登录方式，本文介绍的是通过微信公众号的消息回调机制实现的扫码登录流程。其核心逻辑是：用户扫描网站上的临时二维码，公众号接收到关注或扫码事件后，通过预先配置的回调接口将用户信息传递给网站服务器，从而完成身份验证和登录过程。本文详细介绍了如何通过SpringBoot集成weixin-java-mp实现微信公众号扫码登录功能。与传统的OAuth2.0授权方式不同，这种实现

代码混淆（Obfuscation）是一种常见且有效的防反编译技术，它通过重命名类、方法和变量，使得反编译后的代码难以理解，从而提高代码的安全性。常见的反编译工具，如 JD-GUI，可以轻松解析。代码混淆，防止源码被轻易反编译。代码混淆虽然不能完全杜绝破解，但能够大大增加反编译的难度，提高代码的安全性。代码安全是一个长期的挑战，开发者应综合运用多种手段，确保核心业务逻辑不被轻易泄露。文件，观察混淆后