经过前面的索引、检索步骤，我们已经拿到了和用户问题最相关的K个文本块（参考答案）——这一步就是把“用户问题+检索到的文本块”一起发给大模型，让大模型基于这些文本块生成回答，彻底杜绝幻觉。简单说：大模型的“思考范围”被限制在你提供的知识库内，只能基于这些可信内容总结、复述，没有任何瞎编的空间——这也是RAG能有效解决幻觉的核心原因。大模型幻觉并不可怕，关键是找对方法——对于小白和程序员来说，RAG技

对于小白程序员和大模型初学者来说，MoE的核心不用死记硬背，记住一句话即可：「拆分FFNN为专家，用路由器调度，实现分工协作、高效扩展」。它没有脱离Transformer架构，而是对传统架构的优化升级，吃透它，不仅能理解超大规模大模型的底层逻辑，还能为后续的大模型学习、开发打下坚实基础。

近期DeepSeek持续爆火，带动整个AI大模型领域迎来新一轮爆发，随之而来的是大模型工程化开发岗位的供不应求，市场需求一路飙升。很多从事后端开发的工程师，看着风口来袭，都想转型AI大模型工程化工程师，但大多陷入迷茫：不知道自己能不能转、该从哪里学、需要掌握哪些核心技能，甚至不清楚岗位的具体要求。其实不用盲目焦虑，岗位的核心要求，最直接的参考就是招聘JD。

在正式讲解推理优化技巧之前，我们先快速回顾大模型的核心架构——相信大家或多或少都听过Transformer架构，它是目前绝大多数大模型（如GPT、BERT、LLaMA等）的基础，而Transformer架构中，最核心、最关键的组件，就是多头注意力机制（Multi-Head Attention，简称MHA）。MHA形象的理解，等价于有多个 “小眼睛” 同时关注输入数据的不同部分，然后综合它们的 “观

随着大型语言模型（LLMs）的出现，医疗人工智能（AI）经历了重大的技术进步和范式转变，突显了LLMs简化医疗服务交付和提升患者结果的潜力。鉴于这种快速的技术进步，本调查追踪了医学大型语言模型（Med-LLMs）的最新进展，包括背景、关键发现以及主流技术，特别是从通用模型向医疗专业应用的演变。首先，我们深入探讨了Med-LLMs的基础技术，指出如何逐步适应并精炼通用模型以应对复杂的医疗任务。其次，

文章对比了7种主流大模型部署框架：Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed，详述各框架的技术架构、优缺点和适用场景。个人开发者推荐Ollama或Transformers；企业高并发场景适合vLLM或SGLang；边缘计算推荐LMDeploy；分布式需求考虑DeepSpeed和ModelScope。合理选型可最大化发挥

本文详细介绍了六种在本地运行大语言模型的优秀工具，它们各自具有独特的特点和优势，能够满足不同用户在隐私保护、性能优化、成本控制、应用场景拓展等方面的多样化需求。无论是个人开发者进行实验探索，还是企业用户构建安全高效的人工智能应用，本地 LLMs 工具都提供了一种可行的解决方案。通过合理选择和运用这些工具，用户可以在本地环境中充分发挥大语言模型的潜力，实现更安全、智能、个性化的人工智能体验。

文章详细对比了7种主流大模型部署框架（Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed），从技术架构、优缺点和适用场景进行分析，并给出不同场景下的选型建议：个人开发者适合Ollama或Transformers；企业高并发场景选择vLLM或SGLang；边缘/实时交互场景推荐LMDeploy；分布式需求则使用DeepSpeed

Agentic RAG（智能体增强检索增强生成）技术，核心是通过引入智能体（Agent），实现了从传统RAG“被动检索填充”到“主动思考决策”的跨越式升级。它以记忆机制、反思能力、工具编排三大核心能力为支撑，成功让AI从只会搬运信息的“工具人”，蜕变为能精准解决问题的“行业老专家”。这项技术不仅大幅提升了信息处理的效率与准确性，更在新闻创作、法律咨询、在线教育等多个实操场景落地，实现精准赋能；

最近在求职论坛刷帖时，偶然看到一个极具参考意义的分享，尤其适合正在求职、想转岗的程序员和入门小白：一位原本瞄准Java后端开发的求职者，在求职过程中及时捕捉到市场风向变化，果断转向AI应用开发赛道，最终收获的面试邀约和offer薪资，远超自己最初的预期，完美实现求职逆袭。这位求职者的真实经历，恰恰印证了当下最热门的行业趋势：AI应用开发岗正处于“供不应求的缺人状态”，不仅对双非学历背景的求职者格外