提示词工程入门指南：从零开始掌握大模型“沟通术” 本文为研发工程师提供提示词工程（Prompt Engineering）的实用指南，帮助提升与大语言模型（LLM）的沟通效率。文章首先指出提示词工程的核心价值：通过优化输入提示词显著提升模型输出质量，而无需掌握复杂算法或进行模型微调。 核心内容包括： 两大原则：明确任务（Be Specific）和指定格式（Specify Format） 四大技巧：使

提示词工程入门指南：从零开始掌握大模型“沟通术” 本文为研发工程师提供提示词工程（Prompt Engineering）的实用指南，帮助提升与大语言模型（LLM）的沟通效率。文章首先指出提示词工程的核心价值：通过优化输入提示词显著提升模型输出质量，而无需掌握复杂算法或进行模型微调。 核心内容包括： 两大原则：明确任务（Be Specific）和指定格式（Specify Format） 四大技巧：使

32B、256B 就是模型参数量的简称，B=十亿，代表模型拥有320亿、2560亿个“学习参数”。理解参数量的意义，不仅能帮我们快速判断模型的“规模级别”，更能在实际应用中做出合理选择——毕竟，不是所有场景都需要“256B的超大型模型”，选对“适配场景”的参数量，才是性价比最高的方案。

摘要： 本文以通俗易懂的方式讲解AI大模型所需的数学与机器学习基础，避免复杂公式。核心包括： 数学工具：微积分（导数/梯度）、线性代数（向量/矩阵）、概率论（概率/方差）和最优化，类比为"跑车维修工具"； 基础模型：从线性回归（直线拟合）到逻辑回归（S形分类）、Softmax（多分类）直至神经网络（多层非线性堆叠），用房价预测、垃圾邮件分类等生活案例解析； 关键思想：通过最小化

1. 基本数据类型：Agent的基础信息agent_name = "TaskSchedulerAgent" # str：Agent名称agent_version = 1.0 # float：版本号is_active = True # bool：是否激活max_tasks = 10 # int：最大并发任务数# 2. 复合数据类型：Agent的任务列表（每个任务用dict描述）tasks = [

《大模型实战指南》聚焦如何优化现有大模型而非训练新模型，提出四大核心技术：1）Prompt工程，通过结构化提问提升AI理解力；2）参数高效微调（PEFT），特别是LoRA技术，低成本实现模型微调；3）模型编辑技术，精准修正AI错误知识；4）RAG（检索增强生成），解决知识过时和幻觉问题。这些方法从提问优化到知识更新形成完整技术链，让企业无需重金训练即可获得适配业务的AI能力。文章还提供了技术选型决