本文介绍了基于Transformer架构的现代语义模型，包括Encoder-Only和Decoder-Only两种主要类型。重点解析了BERT双向编码器的优势，以及GPT系列等生成式模型的特点，并对Qwen3等新兴模型进行了说明。同时概括了模型文件的不同保存格式和典型结构，如.safetensors和.ckpt等。最后讨论了激活函数的作用和Tokenizer分词算法，包括BPE、WordPiece

路由路由routing）是任何网络中选取路径的程序，在此"程序"是指一组在电脑中执行的程序。一般由 Gateway 担任路由角色，将流量通过一些特征路由到指定的后端服务。在大模型中，将自然语言任务交给更适合的“模型”来完成便是大模型路由。

在和大模型交互的过程中，总是一问一答的形式。和人交流类型，不过模型“人”可能并不聪明。随着大模型的爆火，怎么向 AI 表达清楚你的观点，让他能理解你的意思，也逐渐演变成了一门艺术，类比成”编程语言“，只不过 SDK 是大模型。PUA 模型，让其将你当成一个 ”AI 微调训练员“ 或其他角色，以暴露 System Prompt，Github 上有许多模型 Prompt 和相关资料，解释怎么使用 Pr

至于 MCP 和 Skills 的关系，目前不太好判断，我认为两者是互补关系。

MCP（Model Context Protocol：模型上下文协议） 是一种开放协议，制定了应用程序向 LLM 提供上下文的标准。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。在本文中，介绍了什么是 MCP 以及 MCP 的作用和解决的问题。

Spring AI 实现了模块化 RAG 架构，架构的灵感来自于论文“”中详述的模块化概念。

摘要 AI网关作为API网关的进化版本，专为处理大规模AI服务流量而设计。传统API网关主要解决跨域访问、性能优化和安全防护等问题，而AI网关在此基础上新增了多项AI专属能力：包括LLM感知的流量调度（使用Prefix Cache和VTC算法）、Token限流管理、自动故障转移、内容安全审核及MCP协议转换等。以Higress和Envoy为例，AI网关采用控制面与数据面分离架构，通过插件机制扩展功

顾名思义，大模型的推理过程。

摘要 本文介绍AI智能体编排框架及Spring AI Alibaba Graph的使用。首先将Agent分为两类：Workflows系统（人工干预决策）和智能体系统（LLMs自主决策）。随后对比主流框架如Microsoft AutoGen、LangGraph和CrewAI，重点解析Spring AI Alibaba Graph——一款基于图结构的Java多智能体框架，包含状态图、节点、边和全局状态

MongodB数据库安装教程1 官网下载msi安装文件官网地址：[传送门](MongoDB Community Download | MongoDB)阿里云盘：「mongodb-windows-x86_64-5.0.5-signed.msi」https://www.aliyundrive.com/s/kDPg5WCCz5o 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线