掘金·日新计划

⭐超越CNN与RNN：为什么Transformer是AI发展的必然选择？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。当我们在欣赏交响乐时，我们不会只关注某一种乐器的声音，而是感受整体和谐——小提琴的悠扬、大提琴的深沉、长笛的清脆，这些声音相互呼应，共同编织出动人的旋律。在AI的世界里，Transformer正是深度学习领域的"指挥家"，它使得每个"音符"（token）都能够倾听并回应序列中所有其他"音符"的声音，从而创造出前所未有的表达能力。从自然语言处理起步，Transformer已经成功征服计算机视觉（ViT）和图像

🎉7.6倍训练加速与24倍吞吐提升：两项核心技术背后的大模型推理优化全景图本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在大语言模型（LLM）的推理过程中，Attention机制是计算和内存消耗的主要瓶颈。FlashAttention和PagedAttention作为两项革命性优化技术，分别从计算效率和内存管理两个维度显著提升了LLM的推理性能。今天我将深度解析这两种注意力加速技术及其优化策略，希望对你有所帮助，如有遗漏，欢迎交流。

🌟大模型为什么产生幻觉？预训练到推理的漏洞全揭秘本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。随着大模型迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。因此，如何识别、抑制甚至消除幻觉，已经成为亟待解决的重要课题。今天我们就来深入解析探讨大模型为什么出现幻觉？从成因到缓解方案。欢迎交流指正。

⚠️Embedding选型指南：五步搞定数据规模、延迟与精度平衡！本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在实际应用项目开发中，如何高效、精准地处理文本检索和相似性匹配已成为关键问题。不同的嵌入（Embedding）技术有各自的优缺点和适用场景，正确选型能够显著提升系统性能与效果。

🌈多感官AI革命：解密多模态对齐与融合的底层逻辑本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院多模态学习模拟人类认知过程——例如描述电影时，我们不会孤立地评价画面或音乐，而是综合视觉、听觉和剧情信息形成整体感受。但是，这要求模型从单模态处理（如仅分析图像或文本）进化到多模态协同，能同时理解和关联图像、文字、声音等异构数据。今天我将深入解析要实现多模态学习的两大核心难题：多模态对齐和多模态融合，如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。

🌸万字解析：大规模语言模型（LLM）推理中的Prefill与Decode分离方案本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。在LLM推理计算中Prefill和Decode两个阶段的计算/显存/带宽需求不一样，通常Prefill是算力密集，Decode是访存密集。一些场景中P和D两者分开计算可提升性能。vLLM是一种主流的推理框架，今天我将主要围绕其PD分离场景做讨论，欢迎交流指正！👍

🤯RAG系统升级：微调嵌入模型提升上下文检索质量本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。我们都知道文本嵌入模型能将文本表示为具有语义意义的向量，广泛应用于检索、分类、检索增强生成（RAG）等场景。然而，通用嵌入模型在特定领域任务上往往表现不佳，语义相似度不足以确保检索结果真正有用。解决这一问题的核心方法是微调（fine-tuning），它通过额外训练调整模型行为，使其适应领域特定需求。今天我们将探讨微调的技术原理、实施步骤，希望能帮助到各位，废话不多说，我们进入正文。

💬深入解析：向量数据库如何为LLMs添加长期记忆本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我还会放入一些相关技术文档，帮助大家更好的学习。在大语言模型、生成式AI和语义搜索等应用，我们都知道会依赖于向量嵌入（vector embeddings）来捕捉语义信息，实现长期记忆和实时推理。但传统标量数据库无法胜任这一任务，它们难以处理嵌入数据的复杂性和规模。这就是向量数据库（vector database）的用武之地——它专为存储、索引和查询向量嵌入而设计，支持相似性搜索、CRUD操作、元数据过滤和水平扩展。今天我将结合开发实战经验，为大家深入解析向量数据库的工

📝工程级开源：PyTorch手搓LLaMA4-MoE全栈指南本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院近年来，大语言模型在自然语言处理领域不断演进，从GPT系列到LLaMA，持续推动模型规模与推理性能的提升。其中，专家混合（Mixture of Experts, MoE）技术因能够在控制推理成本的同时显著扩展模型容量，正成为新一代模型的重要发展方向。本文涵盖从语料准备到可运行模型的完整实现流程，并系统呈现LLaMA4-MoE架构的关键技术要点。

🔷告别天价算力！2025性价比最高的LLM私有化训练路径本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院在对大语言模型（LLM）进行微调时，有多种技术可选。今天我们分享一下最值得关注的 4 款工具 —— 从单卡到支持万亿参数的分布式集群，它们几乎覆盖了所有 LLM 微调场景，让我们看看该在什么时候用哪一个。让你一文掌握主流框架特性、性能对比与实战选型策略。

🚀碾压传统方案！vLLM与TGI/TensorRT-LLM性能实测对比本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。随着大语言模型（LLM）在生成式AI产业中广泛应用，如何高效、经济地部署和推理这些庞大的模型，成为每一位开发者和企业面临的核心挑战。尤其是在构建真实的在线AI应用时，性能瓶颈、资源浪费、高昂费用等问题层出不穷。

🔥MoE技术大揭秘：混合专家模型如何重塑AI大模型？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。近年来，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术在大模型领域迅速崛起，成为解决计算效率和扩展性问题的关键创新。我将从核心原理、显著优势、落地应用以及当前挑战四个方面，全面解析MoE技术。内容力求深入浅出，并结合图文增强理解。现在，让我们一起揭开MoE的神秘面纱。

💡小白都能看懂的RAG分块实战：从递归分割到LLM智能拆解的全解析本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在构建RAG（检索增强生成）系统时，文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档，方便大家更好的理解RAG中常见的技术点。

✅掌握ReAct=掌控AI代理灵魂：从工具调用、循环架构到生产级优化本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。ReAct（Reasoning + Action）是一种让大语言模型（LLM）自主完成任务的核心架构。与传统直接生成答案的模式不同，ReAct 要求代理交替执行以下两步：

✨17种RAG实现方法：全面提升生成质量本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。由于文章篇幅有限，文末还额外给大家整理了一些技术文档，相信对你会有不少的帮助。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。

🔥开源碾压闭源！Qwen3-Coder终端接入指南，小白也能玩转本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院通义千问最新开源的Qwen3-Coder已成为编程大模型的标杆。其核心技术亮点包括：

使用 Claude Code 的自定义 Sub Agent 完善博文写作体验#金石焕新程#Claude Code ! Claude Code ! 停不下来了~ 两天前, Claude Code 可以自定义自己的 AI Agent 了 -> docs.anthropic.com/en/docs/cla….

🚀深度解析Agentic RAG：如何突破模型的知识边界本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院在AI大模型应用开发中，大型语言模型（LLMs）的内在知识局限性始终是核心挑战。模型训练数据的有限性（如时效性问题和私域数据缺失）导致其无法独立处理动态或垂直领域的任务。为此，检索增强生成（RAG）技术应运而生，并经历了从简单流水线到高度自主智能体的重大演化。本文将深入探讨RAG的技术演进、关键突破（如Agentic RAG和DeepSearch），以及未来向通用型智能体的发展趋势，为开发者提供实用洞见。

👉LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院技术突破：现存挑战：

🚀解密向量空间：AI开发者必学的RAG架构与代码全解本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。核心组件作用：