本文用通俗易懂的方式梳理了Transformer、BERT、GPT和LLaMA四个关键概念的关系与应用场景。文章将Transformer比作地基，其核心的自注意力机制让模型能全局理解文本；BERT和GPT是基于Transformer的两种典型路线，前者（Encoder-only）擅长文本理解任务如分类和抽取，后者（Decoder-only）专注文本生成；而LLaMA则是开源领域Decoder路线的

上周有个读者在评论区留了句话，我盯着看了好久。他说："小刘，我按你 Day02 讲的 Prompt 技巧写了个客服 AI，上线三天，就被用户用一句话骗着骂了客户。老板让我明天解释。一句话。不是模型不行，不是 prompt 写得差——是Prompt 注入（Prompt Injection）。这是大模型应用最容易翻车的安全漏洞，没有之一。说白了：你的 AI 助手有一套系统指令（System Promp

凌晨一点，你第一次用 GPT 做企业内部问答系统。你输了一行字："我们公司的退货政策是什么？模型秒回："本公司支持7天无理由退货，15天内可换货。看起来很专业。但有一个问题——你们公司根本没有"7天无理由退货"这个政策。你们的规定是"签收后48小时内申请，特殊商品不支持退货"。模型编的。而且编得信心十足，语气专业，格式工整。如果你不是碰巧知道答案，你可能就信了。这就是大模型的幻觉（Hallucin

摘要： 本文探讨如何为大模型构建三层记忆系统（短期、中期、长期），解决AI对话中的“失忆”问题。短期记忆保留最近对话原文（FIFO滑动窗口），中期记忆压缩历史对话为摘要（LRU淘汰），长期记忆提取用户画像并动态更新（避免过时信息）。通过FIFO机制和分层策略，系统平衡了记忆的实时性与存储效率，并提供了可运行的Python示例。文章还总结了工程实践中的常见问题（如事实提取偏差、摘要丢细节）及优化方案

先甩一个可能反直觉的数字。多年业界调研都指向同一件事：数据团队 / 数据科学家60%~80% 的时间，花在"找数据、洗数据"上，而不是建模。AI 项目失败，根因也大多落在数据质量，而不是模型不够强。这个数字我第一次看到时是不信的。直到我第一次给公司搭企业 RAG，自信满满上了线——结果用户一问，AI 一本正经地引用了一份 2018 年的过期表格，而那份表格，藏在一个扫描件 PDF 的第三页。先洗数

《大模型微调入门：场景选择与LoRA应用》摘要：本文针对大模型微调的常见误区进行解析，指出90%的场景并不需要微调。关键决策点在于区分知识问题（用RAG解决实时数据）和行为问题（用微调调整输出风格）。对于确实需要微调的场景，推荐使用LoRA技术而非全参微调，前者通过低秩适配仅训练0.08%参数即可达到近似效果，且支持单卡运行。文章提供了三步实践指南：准备指令数据、LoRA训练和效果评估，并强调应先

本文探讨了RNN、LSTM和GRU在序列建模中的核心价值，指出它们并非过时技术而是理解现代AI的基础。文章通过类比和代码示例解析了三者的工作原理：RNN通过隐藏状态传递历史信息但存在长期依赖问题；LSTM引入门控机制（遗忘门/输入门/输出门）和细胞状态实现选择性记忆；GRU作为轻量版精简为更新门和重置门。作者强调，技术选择应基于场景需求（序列长度/资源限制等），这些"老模型"揭

文章摘要：本文探讨了大模型应用从Demo到生产环境的关键治理问题，通过一个"换模型改代码"的事故案例，提出AIGateway和AINacos两个解决方案。AIGateway作为统一入口负责鉴权、路由、限流等流量管理，而AINacos作为控制面管理配置、服务和工具的动态发现。文章建议分三个阶段推进治理：先治理配置，再统一模型入口，最后治理工具和Agent，强调架构应随复杂度自然演

《大模型MCP实战：AI工具集成的"USB-C接口"》摘要 MCP（Model Context Protocol）是一种解决AI与工具集成痛点的标准协议。传统方式下，N个模型对接M个工具需要N×M份适配代码，而MCP通过引入协议层，将复杂度降为N+M。文章详细介绍了MCP的三大能力：Resources（读取数据）、Tools（执行操作）和Prompts（交互模板），并解析了其四

凌晨两点，你盯着屏幕。隔壁老王用着同一个 ChatGPT，三分钟搞定周报。你问了半小时，它还答非所问——要么写得太虚，要么格式乱七八糟。你心里那个鼓点开始敲：是模型偏心？是我智商不够？都不是。差距不在模型，在 Prompt。同一颗大脑，你给它清晰指令还是含糊问题，出来的东西天差地别。我踩过太多坑，把市面上的 Prompt 技巧翻了一遍，发现真正高频管用的，就 3 个。今天我不光给你这 3 个名字，