《The Annotated Transformer》是哈佛大学 NLP 团队对经典论文《Attention is All You Need》的逐行讲解式实现，旨在帮助开发者深入理解 Transformer 模型的内部机制与实现细节。文章通过 PyTorch 代码详细解析了 Transformer 的核心模块，包括编码器、解码器、多头注意力机制、位置编码、前馈神经网络等。项目目标是通过简洁、逐行注

本文介绍了如何通过 Prompt 模板和格式控制技术打造稳定可控的 AI 输出。我们从模板的作用和基本结构出发，详细探讨了三种常见的结构化输出方法：表格、JSON 和 Markdown。通过实战演示，我们展示了如何将简单指令逐步升级为结构化的高级模板，大幅提升 AI 输出的一致性和可用性。最后，我们提供了适用于各种场景的模板库、最佳实践和一套动态生成工具，帮助读者快速应用这些技术到实际工作中。综合

本文档提供了大型语言模型（LLM）应用开发领域的100道精选面试题及详细答案，涵盖了从基础概念到高级实践的多个方面。内容包括LLM基础知识、Transformer架构、RAG技术、Agent开发、LangChain框架、提示工程、模型微调与训练、评估与测试、应用开发实践以及部署与优化等核心领域。文档旨在帮助求职者全面准备大模型相关技术面试，提供了对AI Agent、多Agent系统、ReAct框架

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由人类制造的系统或机器所表现出的智能。它的核心目标是让计算机像人类一样进行"思考"、学习、推理、感知和决策。简而言之，AI就是赋予机器模仿人类智能行为的能力。AI的发展可以简要概括为：AI 1.0是"人教机器"，AI 2.0是"机器学人"，而未来的AI 3.0将是"类人智能"。从基于规则的系统到数据驱动的深度学习，再到未来可能出现

劫持语言模型输出的过程，使其输出攻击者想要的内容。在提示词注入攻击中，攻击者并不是直接攻击系统本身，而是通过输入恶意内容，让语言模型"听从指令"，输出不符合预期的回复。这种攻击方式本质上是"诱导"模型背离原本设定的角色或任务目标。Prompt 注入是一种新型、但已真实存在的安全威胁。在 LLM 时代，开发者需要具备"Prompt 安全设计"的思维，从用户输入、系统提示、上下文结构等多个维度构建防御

本项目是一个基于Streamlit和Selenium的BOSS直聘职位数据爬虫系统，提供了友好的Web界面，支持自定义搜索条件、扫码登录、数据爬取和导出等功能。本项目通过Streamlit和Selenium技术栈，实现了一个功能完整的职位数据采集系统。友好的Web操作界面完善的反爬虫机制稳定的数据采集功能便捷的数据导出功能通过这个项目，我们不仅实现了数据采集的自动化，还提供了良好的用户体验，使得非

有效的 Prompt 调试技巧和系统化的问答系统构建方法，是开发高质量 AI 应用的关键。通过本文的四步调试法和实战项目，我们展示了如何将理论知识应用到实际开发中。FAQ问答机器人虽然结构简单，但体现了智能问答系统的核心原理，包括问题理解、知识检索、回答生成和上下文管理。掌握这些基础，再结合 Prompt 调试技巧，你就能构建出各种复杂的 AI 对话系统。记住，优秀的 AI 应用不仅依赖于模型能力

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Odoo 18邮件系统开发指南 本文全面介绍了Odoo 18的邮件系统架构与应用实践。主要内容包括： 系统架构解析：核心模型如mail.mail、mail.template等的作用与关系 邮件发送方式： 通过模板批量发送（推荐业务场景使用） 手动构建邮件对象发送 记录关联的消息通知 配置与管理： 邮件模板的XML定义与变量替换 SMTP服务器配置方法 开发实践： 审批流程自动发邮件的实现示例 常见