本文系统梳理了大语言模型（LLM）的核心技术架构与关键概念体系。主要内容包括：1）基于Transformer的LLM底层架构及其发展里程碑；2）Token作为文本处理最小单位的特性与编码机制；3）Context窗口作为模型临时记忆体的容量限制与突破方案；4）Prompt交互机制的分类与工程原则；5）通过Tool和MCP协议扩展外部能力；6）Agent系统的自主决策原理及其任务定制方法（AgentS

本文系统梳理了大语言模型（LLM）的核心技术架构与关键概念体系。主要内容包括：1）基于Transformer的LLM底层架构及其发展里程碑；2）Token作为文本处理最小单位的特性与编码机制；3）Context窗口作为模型临时记忆体的容量限制与突破方案；4）Prompt交互机制的分类与工程原则；5）通过Tool和MCP协议扩展外部能力；6）Agent系统的自主决策原理及其任务定制方法（AgentS

真实性directfsyncsize决定测试是否贴近硬件原生性能或实际应用场景（含缓存 / 文件系统）。场景匹配rwbs决定测试模拟的是顺序大文件、随机小文件还是混合场景。性能上限ioengine影响 IO 路径效率（如io_uring比libaio更高效），反映性能稳定性而非仅看峰值。实际测试中，需根据目标场景（如 “数据库服务器的 NVMe 随机写”“NAS 的 SATA HDD 顺序读”）组

报错原因：ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. Please make sure you have installed the kernel source files for your kernel and that they are properly configured;rp