去年，AutoGPT的问世，不仅在Github上迅速获得了极高的评价，更以其惊人的自我完成能力，让世人对AI Agent有了全新的认识。但是在实际使用过程中，很多人会困惑平台上的AI Bot与agent的关系，其实AI bot的底层就是agent，这个AI bot可能是一个agent构成的，也可能是多个agent构成的，核心是最终能够构建符合业务需求的AIBot。例如，对于恒温器，我们可以选择一种

在 AI 应用井喷的 2025 年，快速搭建智能自动化工作流、高效落地 AI Agent 已成为开发者和企业的核心诉求。面对市面上三大主流平台——n8n、Dify、Coze——各自瞄准不同场景，选择困境随之而来：

ChatGPT、GLM等一众生成式人工智能在文本创作及文本至图像转换等领域，展现出了令人瞩目的能力。然而，这些尖端技术亦非尽善尽美，其固有的局限性如同暗礁，潜藏着诸如生成内容的虚幻性、解释性的缺失、专业知识的浅薄，以及对时代新知把握的不足等问题。为了跨越这些障碍，提升模型的效能，研究者们探索出两条主要路径：一是通过微调（Fine Tune）技术，让模型在既有基础上进一步精进；二是赋予模型与外界交互

万字长文详解大模型 (LLM) 推理优化：从原理到实践，一文吃透核心技术

本文全面介绍AI大模型应用开发核心技术，包括LLM、Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning和MCP。详细解析Messages实现"记忆"、RAG增强生成质量、Tools扩展能力、ReAct模式实现推理行动、Agent自主完成任务以及微调与提示词工程优化表现。强调大模型是工具而非万能解决方案，需结合业务需求构建有效方案。

本文详细介绍了2025年8大主流大模型(DeepSeek-R1、Qwen3、豆包、GPT-4.1、Grok 3、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet和Llama 4 Maverick)的背景、特点和技术架构，总结了技术路线趋同于MoE+多模态+长上下文的发展趋势，并从应用场景和经济现实两个维度提供了选用大模型的实用建议，同时解释了开源与闭源的区别及关键技术概念2025年

因此，如果一个单词出现在不同的上下文中，模型将返回不同的表示形式。我自学没有方向怎么办？（如基于Transformer的双编码器）转化为高维向量，这一过程捕捉文本的深层语义特征（如“抗过拟合技术”与“正则化方法”的关联性），使非结构化的自然语言被编码为数学空间中的可计算对象，为相似性检索提供可比对的数学表征。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战

最近求职市场上一个现象级趋势引发热议：有程序员在Java后端岗位屡屡碰壁后，果断转向AI应用开发赛道，没想到收获了颠覆性的求职体验——这一转变不仅验证了AI应用开发的人才缺口，更让双非学历、初入行业的求职者看到了高薪机会，堪称当下最值得入局的技术风口！这位求职者分享，此前学习Java半年并拥有实习经历，但投递简历后大多"已读不回"。

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效的微调方法。它的核心思想很简单：冻结原模型参数，只训练额外的小参数矩阵来调整模型输出创建数据处理脚本import os"""处理自我认知数据，替换占位符Args:row: 数据行name: 模型名称 [中文名, 英文名]author: 作者名称 [中文名, 英文名]"""continue# 根据语言标签选择中文或英文continue#

文章详细介绍了大模型训练中从RLHF到DPO的演进过程。RLHF通过监督微调、奖励学习和强化学习三步实现模型对齐，但存在训练不稳定、成本高等问题。DPO作为改进方法，消除了奖励模型和强化学习环节，直接利用二元偏好数据对模型进行参数更新，简化了训练流程，降低了计算成本，提高了训练稳定性，成为更高效的大模型对齐方法。