搜索引擎与大型语言模型（LLM）是两种主要的信息获取工具，但存在根本差异。搜索引擎基于关键词检索和排序现有网络内容，具有实时更新和可溯源的特点，擅长事实查询和资源定位。而LLM通过神经网络学习语言模式，能够生成新文本并执行语义推理，更适用于内容创作和知识推理任务。两者在知识表示、处理方式和应用场景上形成互补：搜索引擎提供精准检索，LLM擅长生成和理解。理解这些差异有助于更有效地利用这些信息获取工具

搜索引擎与大型语言模型（LLM）是两种主要的信息获取工具，但存在根本差异。搜索引擎基于关键词检索和排序现有网络内容，具有实时更新和可溯源的特点，擅长事实查询和资源定位。而LLM通过神经网络学习语言模式，能够生成新文本并执行语义推理，更适用于内容创作和知识推理任务。两者在知识表示、处理方式和应用场景上形成互补：搜索引擎提供精准检索，LLM擅长生成和理解。理解这些差异有助于更有效地利用这些信息获取工具

摘要 本地部署大型语言模型(LLM)需要合理规划硬件配置和搭建软件环境。硬件方面，不同规模模型对应不同需求：1B-3B模型需8GB内存，7B需32GB内存和RTX 3060显卡，70B+模型则需要128GB内存和专业级GPU。文中提供了硬件需求表和优化策略，包括量化技术和内存管理。软件环境搭建需要完整的工具链支持，包括PyTorch框架、CUDA驱动、量化组件和交互界面库。通过合理的硬件配置和软件

摘要 本地部署大型语言模型(LLM)需要合理规划硬件配置和搭建软件环境。硬件方面，不同规模模型对应不同需求：1B-3B模型需8GB内存，7B需32GB内存和RTX 3060显卡，70B+模型则需要128GB内存和专业级GPU。文中提供了硬件需求表和优化策略，包括量化技术和内存管理。软件环境搭建需要完整的工具链支持，包括PyTorch框架、CUDA驱动、量化组件和交互界面库。通过合理的硬件配置和软件

本文深入解析了大型语言模型（LLM）的推理机制，揭示了其基于Transformer架构的计算过程。研究表明，LLM的推理能力并非真正的意识活动，而是通过多层次编码器层的逐步抽象实现，其中注意力机制发挥着核心作用。文章详细阐述了演绎推理等逻辑形式的实现方式，包括模式匹配、规则应用以及注意力权重分析等技术细节。通过Python代码示例展示了推理步骤的结构化表示和置信度计算方法，为理解LLM的逻辑推理能

开源与闭源：大型语言模型发展的双轨路径 摘要：当前大型语言模型发展形成开源与闭源两大阵营。闭源模型以商业公司为主导，注重技术保护和商业变现，在通用能力、推理性能等方面保持领先；开源模型则依托社区协作，在数据安全、定制开发方面具有优势。两者在技术架构、商业模式、应用场景等方面呈现明显差异：闭源适合快速原型开发和技术前沿需求，开源更适配数据敏感和深度定制场景。未来可能出现技术融合趋势，形成互补共生的生

本文系统介绍了优化大语言模型(LLM)提示词的关键技巧：1）提示词如同"编程语言"，决定模型输出质量；2）基础原则包括角色定位明确、提供充分上下文和定义输出格式；3）提供创意写作、数据分析等实用模板；4）进阶技巧包含思维链推理和少样本学习；5）提醒避免模糊、混杂问题等常见陷阱；6）介绍行业专用提示词设计方法；7）强调迭代优化的重要性。核心观点是：优质提示词需要清晰、具体、结构化

**LLM的"幻觉"指模型生成看似合理但实际错误的内容，这是统计模型追求语言流畅性而非事实准确性的必然产物。技术根源包括训练目标的局限性、数据噪声以及缺乏事实验证机制。幻觉表现形式多样，从细节错误到完全虚构，常因自信表达而更具迷惑性。目前通过检索增强生成等技术缓解，但无法根除。用户需保持批判思维，交叉验证重要信息；开发者则在改进训练方法和集成外部知识方面持续探索。有趣的是，这种

**LLM的"幻觉"指模型生成看似合理但实际错误的内容，这是统计模型追求语言流畅性而非事实准确性的必然产物。技术根源包括训练目标的局限性、数据噪声以及缺乏事实验证机制。幻觉表现形式多样，从细节错误到完全虚构，常因自信表达而更具迷惑性。目前通过检索增强生成等技术缓解，但无法根除。用户需保持批判思维，交叉验证重要信息；开发者则在改进训练方法和集成外部知识方面持续探索。有趣的是，这种

GPU从专用图形处理器到通用计算引擎的演进历程可以分为四个阶段：1）1990年代固定功能图形管线；2）2000年代初可编程着色器；3）2006年统一着色器架构；4）CUDA/OpenCL开启的通用计算时代。关键技术突破包括可编程着色器、统一架构和并行计算API。现代GPU已发展为集图形渲染、通用计算和AI加速于一体的异构处理器，广泛应用于科学计算、人工智能等领域。