LLM（Large Language Model）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能理解和生成类人文本。本质上是一个"预测下一个Token"的概率模型，通过多层Transformer网络捕捉语言规律。

2025年将是AI创业黄金期，普通人可通过AI智能体、多模态AI和企业级AI解决方案三大机会抓住红利。无需懂代码，关键是学会高效使用AI工具、找到行业痛点并快速验证。当前是最佳时机，如同2010年移动互联网初期，行动比什么都重要，AI时代最大的风险是错失机会。

那么，究竟什么是大模型？频繁出现的Prompt、RAG、Agent等专业术语又该如何理解？本文将针对大模型及其相关概念进行入门级的介绍，旨在于建立对大模型的基础认知与理解。

每个智能体仅与部分其他智能体进行通信，其中部分通信路径是预设固定的，另一部分则由智能体自主决策后续调用对象。在此架构中，各智能体被建模为图中的节点，并预先设定其在定制工作流中的执行序列。在 LangGraph 中，工作流的定义方式主要有两类：显式控制流（普通边）‌：LangGraph 利用标准图边明确刻画应用程序的控制流向（即智能体间的调用次序），该模式代表了上述架构中确定性最强的形式——系统在运

2025秋招的趋势已经明确，真正决定薪资和发展的，是不可替代的个人能力。对于高校毕业生而言，

文章解析了RAG架构中语义理解与语义检索的区别与应用。语义检索是基于向量数据库的相似度计算，用于信息召回；语义理解则是模型解析语言的能力，在智能体架构中起核心作用。二者功能不同但相互配合，共同支撑大模型的自然语言处理能力，是开发者构建高效RAG系统必须掌握的关键技术。语义理解是模型的根基能力，语义检索则是一种特定的检索方法。尽管语义理解和语义检索常被提及，但许多人仍未能清晰辨析二者之间的异同、内在

用于构建个人知识库，使用 7b 或 8b 参数 DeepSeek 大模型是完全足够的（后续会写构建个人知识库教程，请多关注），但如果要天马行空的使用，那还是需要满血版的 DeepSeek。这篇文章教大家如何在本地部署满血版 DeepSeek （需要用到昨天已经安装好的 Chatbox ，如不知道如何安装使用，请先花一分钟阅读上面的文章）。老规矩，脱水教程只需看红色内容注册 SiliconCloud

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于。

如果把“To B软件的AI化”比作汽车自动驾驶技术的发展，那么2023年LLM的推出，相当于To B软件应用的自动化程度从L1升级到了L2；而AI Agent的到来，让自动化程度更上一层楼，从L2升级到了L4。▲人类与AI协同的三种模式随着AI Agent自主性的不断增强，它会逐渐替代越来越多的重复性工作。但从To B软件的角度来看，AI最终要解决的核心问题还是**「降本增效」**。所以，作为产品

架构核心思想数据假设优势劣势典型场景全连接网络所有输入特征全局连接，静态权重输入是固定长度的独立向量简单，拟合能力强参数多，无法处理变长输入，忽略结构最终分类层RNN/LSTM顺序处理，隐状态传递数据是有序序列，当前元素与近期历史强相关天然处理序列，隐式捕捉位置信息无法并行，长程依赖困难实时时间序列分析，流式处理全局注意力，动态权重聚合数据是集合或序列，任何元素间都可能相关强大并行能力，卓越的长程