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大模型基础（五）：RAG入门-让大模型学会"开卷考试"大模型最头疼的问题是什么？"幻觉"——一本正经地胡说八道。RAG（检索增强生成）是如何解决这个问题的？这篇文章带你从零理解RAG技术。

1931年的大模型能写代码？GPT之父的"穿越"实验，撕开了AI界最大的谎言摘要：GPT之父Alec Radford团队用百年前的数据训练了一个130亿参数的"古董"大模型talkie-1930-13b。这个从未见过计算机的模型，仅用250个样本微调后就能为现代Python库打补丁，在SWE-bench基准达到4.5%通过率，与"吃下整个互联网"的现代模型仅差1个百分点。这场"穿越"实验揭示了一个惊人真相：大模型的能力，或许根本不是来自海量数据，而是来自某种更深层的东西。

星朗智能语音——声音设计本来想试试声音克隆功能，但我上哪去找杀手和熊孩子的干音原声去克隆啊？！直到昨天，群里的视频剪辑大佬甩给我一个宝藏网站的隐藏功能——声音设计。体验了十分钟后，我直接惊掉下巴！它居然完全不需要你提供任何录音，只要你像玩捏脸游戏一样，用文字描述出你想要的声音特征（比如：25岁冷酷男青年，语速缓慢，带点沙哑），它就能凭空给你“捏”出一个绝无仅有、感情丰沛的专属音色！

【AI Agent通识九课】02 · Agent 的“思考回路“长啥样？AI Agent 通识课 · 第 2 篇 / 共 9 篇一句话记住：Agent = 大脑 + 工具 + 循环。ReAct 是那个"循环"。

端侧推理：全面解析与深度洞察端侧推理(On-Device/Edge Inference) 是指将训练完成的AI模型部署在终端设备本地，直接在设备上完成数据处理、模型计算和结果输出的技术范式，无需或仅需少量云端交互。它是边缘计算与AI结合的核心应用，与传统云端推理形成互补的智能计算体系。

树欲静·而风不止

拿 DeepSeek 的免费对话搓了个 Everything 的静态 WebUI过节有点时间捣鼓 Everything 的 HTTP 共享，发现对于自己家里用 Win10 NAS 来说，无论是按目录浏览还是快速查找，直接用 Evertything 的 Web 端都太顺手了。唯一不太满意的，就是这个自带的 WebUI 是为桌面浏览器设计的，在手机上用起来就不太舒服了。在网上找了一圈没找到现成的插件定制 UI，于是我突发奇想，索性就在 DeepSeek 免费的 Web Chat 里让它搓了一个 SearchUI.html 出来。这个手搓的过程完全是在浏览器里通过：对话提出要求 ->复制

2026实测：Gemini 3 Pro镜像站品牌VI设计全流程，从Logo到应用一站式生成完整创建一套品牌VI（含Logo方案、配色、字体、应用规范），传统方式需要设计师投入数天甚至数周。现在借助 Gemini 3 Pro 的多模态理解和长文本生成能力，只需输入品牌描述，就能在几分钟内产出整套VI手册框架。国内用户无需特殊网络环境，通过 RskAi（www.rsk.cn）即可直接调用 Gemini 3 Pro，目前每日提供免费额度。实测为一个初创咖啡品牌生成VI，从命名到应用规范共输出23个板块，可直接作为设计稿指导执行。

RAG 与 AI Agent：智能体真的需要检索增强生成吗？很多企业做 AI 应用时，第一反应都是上 RAG：把内部文档切片、向量化、放进向量库，然后让大模型基于检索结果回答问题。

你都会上树？

OpenCode+OhMyOpenCode-使用文档原文连接：https://www.rendering.me/blog/opencode-ohmyopencode-guide

AI进化营-智能译站

ROS2 C++开发系列16-智能指针管理传感器句柄｜告别ROS2节点内存泄漏与野指针📺 配套视频：ROS2 C++开发系列16-智能指针管理传感器句柄｜告别ROS2节点内存泄漏与野指针

程序员鱼皮

狂烧 40 亿 tokens，公开我的 7 套 AI 工作流！大家好，我是程序员鱼皮。最近我看了影视飓风 Tim 分享的 AI 工作流，他们团队主要做视频内容，用 AI 辅助选题、生成概念片、生成语音，效率提升了一大截。

Claude 提示词工程深度解析：从 4.6 到 4.7 的关键变革随着 Claude Opus 4.7 的正式发布，Anthropic 在提示词工程领域带来了一系列重要变革。这些变化不仅体现在 API 层面的技术调整，更深刻地影响着开发者如何与 AI 模型交互的范式。

哥布林学者

深度学习进阶（十六）混合注意力 CBAM上一篇我们介绍了 SE 模块，从通道维度引入了注意力机制，让网络能够自适应地调整每个通道的权重。再结合之前的相关内容，现在我们已经对通道维度和空间维度上的注意力逻辑都有所了解了，显然二者并不冲突，反而是相辅相成的，因此一个想法自然就出现了：

老陈说编程

12. LangChain 6大核心调用方法：invoke/stream/batch同步异步全解析，新手也能轻松学会如果喜欢看视频学习的，可以看这个《12. LangChain 6大核心调用方法》，喜欢看文章的接着往下看。

DeepSeek V4 实战测评本文参加了【DeepSeek V4 · 实力破圈深度测评挑战赛】重要声明：本文数据均来自 DeepSeek 官方技术文档及权威第三方评测，所有标注数据均有明确来源。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-05-03)生成于：2026-05-03共发现热门项目： 8 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

AI萌宠短剧实战：从0孵化动物IP，用AI制作爆款短视频哲人言：道生一，一生二，二生三，三生万物。——《道德经》创作者：查老师并不渣（CSDN）（一个在哲学与生活中寻找平衡的思考者😊）

有一个好名字

让模型学会列清单 —— 规划和持久化模型不是鱼，它的记忆不止 7 秒——但也没长到能记住 100 轮对话里的所有事。你：“帮我重构这个模块，分三步：第一步提取接口，第二步实现新逻辑，第三步迁移测试。”

【学习笔记】Harness到底是什么提示词工程（Prompt Engineering），就是在不改动 AI 模型参数的前提下，通过系统化设计、测试、迭代输入文本（提示词），让大语言模型（LLM）稳定、准确、可控地输出符合预期结果的方法论与实践技能。

二哈赛车手

新人笔记---项目中简易版的RAG检索后评测指标（@Recall ,Mrr..）实现本次介绍的是我们项目中简易版的RAG评测指标的实现，目前他的用途就是检测我们RAG检索后返回的文档是否符合用户需求，我们目前是实现了离线版自动评测，通过我们导入测试集，容器启动时自动计算一系列的指标，比如Recall,mMee,Ndcg，将评测阶段的各项指标封装在一个统一的结果类中，提供了json/markdown文档的展示方式可视化我们的评测结果，同时继续沿用了我们之前配置文件配置评测参数的方式，统一管理和修改评测机制。不过目前算是一个简易版的功能，但是作为基础功能已经够用了，后续可以在此基础上改进优化