在人工智能领域，幻觉（Hallucination）特指大模型生成的、看似语法正确、逻辑严谨，但实际存在事实错误或无法验证的现象。简单来说，大模型幻觉就是生成的内容与真实数据不符，或偏离用户指令的现象。它就像人类的呓语——听起来有模有样，实际上却不着边际。1. 事实性幻觉（Factual Hallucination）表现为模型编造完全不存在的事实或信息。比如虚构一部不存在的电影、捏造一篇不存在的学术

Claude Opus 4.7（95.0分）、GPT-5.5（94.8分）、Gemini 3.1 Pro（92.1分）、GLM-5.1（90.5分）、Qwen3-Max（89.7分）——国产模型首次跻身第一梯队。每个模型都有自己的“人设”——GPT胜在均衡推理，Claude强在编程与Agent，Gemini领跑科学计算，国产模型垄断中文场景。2026年的大模型市场，已经不再是“谁最强”的问题，而是

上下文窗口（Context Window），简单来说就是大模型在一次对话或一次推理中能够“同时看到”的文本总量。大模型并不是一个拥有无限记忆的图书馆——它更像一个桌面。你能在桌面上同时摊开的文件越多，你一次性处理的信息就越多。上下文窗口就是这个“桌面”的大小。这个大小是用Token来衡量的。Token是大模型处理文本的最小单位，可以粗略理解为“词碎片”：1个中文汉字 ≈ 1-2个Token1个英文

Chain-of-Thought（CoT，思维链）在提示中要求模型在给出最终答案之前，先输出一步步的推理过程。这个想法之所以有效，是因为大模型在预训练阶段学习了海量的“推理文本”——数学题解、逻辑论证、科学分析等。当你要求模型“展示推理过程”时，模型实际上是激活了它在训练数据中习得的“如何做推理”的模式，而不是仅仅靠“模式匹配”直接猜答案。问题：一个超市在上午9点开门时库存了150个面包。上午卖出

系统提示词（System Prompt）：由开发者设定，用于定义模型的身份、行为准则、能力边界和输出规范。它对用户不可见，且在整个对话会话中持续生效。用户提示词（User Prompt）：由用户输入，用于提出具体的问题或指令。每一轮对话都可能变化。用角色扮演来类比：系统提示词是“剧本”和“角色卡”——它定义了演员（模型）要演什么角色、有什么性格、说话方式是什么、绝对不能说什么；而用户提示词是“对手

是让大模型在生成回答时“声明”它想调用什么外部函数、传入什么参数的一种机制。模型收到的请求中包含了每个函数的JSON Schema描述，当模型决定需要调用工具时，它的响应会被约束为一个符合Schema的JSON对象。模型不直接执行任何操作，它只是“告诉”外部系统——我想调用这个函数，参数是这些——外部系统负责实际执行，然后把结果返回给模型。一个典型的天气查询工具注册Schema如下："descri

第一，MCP解决的是“m×n困境”——让m个模型和n个工具不再需要m×n次适配，而是通过统一协议实现“即插即用”。它和Function Calling不是替代关系，而是分层协同——Function Calling是模型的“决策层”，MCP是后端与工具间的“执行协议”。第二，MCP的三层架构（Host-Client-Server）确保了清晰的安全边界和职责分离。Host是AI应用本身，Client是

第一，MCP解决的是“m×n困境”——让m个模型和n个工具不再需要m×n次适配，而是通过统一协议实现“即插即用”。它和Function Calling不是替代关系，而是分层协同——Function Calling是模型的“决策层”，MCP是后端与工具间的“执行协议”。第二，MCP的三层架构（Host-Client-Server）确保了清晰的安全边界和职责分离。Host是AI应用本身，Client是

第一，Agent的本质是“LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。单独的LLM只是一个“会说话的脑子”，而Agent是给这个脑子装上了手脚、记忆和日程表——它能规划、能调用工具、能记住历史、能在真实世界中完成复杂任务。第二，Agent的架构可以用冯诺依曼计算机来理解。LLM是运算器、编排层是控制器、记忆系统是存储器、工具是I/O设备、MCP是系统总线。这个“组件化”的视角帮助我们把ReAct、

把原始文件（PDF、Word、PPT、扫描件等）转换成后续流程可以处理的纯文本或结构化内容。但这个过程远没有听起来那么简单。结构复杂性：文档包含矩阵和表格，数据之间的关联至关重要。标准解析器常会合并行列，破坏原有结构，将“模型A: 95°C max”与“模型B: 120°C max”合并为一段无法解析的文本。多模态内容：关键信息常以图表、图形或扫描图像的形式呈现，纯文本解析器难以捕捉此类内容。引用