大模型

论文导读 | 大模型多智能体系统的故障归因大模型（Large Language Models, LLM）能力的不断提升推动了大模型智能体（Agents）的发展。大模型智能体是能够感知环境、规划任务和执行行动的智能实体。与仅对用户输入做出响应的传统人工智能模型不同，当前的大模型智能体能接入各种工具、记忆、知识源，在与环境互动的过程中反思自身并自我进化。进一步地，基于大模型的多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）也随之出现，能够利用多个智能体的集体智慧与技能。相比单智能体系统，多智能体系统能更加有效地模拟复杂的现实世界环境，

【人工智能】【大模型】从“读心术“到“智能助手“：大模型架构的演进与革命你有没有想过，为什么现在AI能像人类一样理解复杂的故事？为什么它能一边听你说话，一边看着图片回答问题？这背后，是大模型架构的不断进化——从"机械记忆"到"智能理解"的飞跃。

白云千载尽

LLaMA-Factory 入门（一）：Ubuntu20 下大模型微调与部署参考链接：LLaMA-Factory 是一个面向大语言模型（LLM）的高效训练与微调框架，专为简化 LLaMA 系列以及各类开源大模型的训练流程而设计。它以“开箱即用、灵活高效”为核心理念，提供从数据准备、参数高效微调（PEFT）、训练配置管理到模型部署的一站式解决方案。

在WSL中构建基本的大模型开发环境在当今 AI 爆发的时代，大模型应用开发已成为技术热点。对于 Windows 用户而言，直接在 Windows 上配置深度学习环境往往面临依赖冲突、路径兼容性等“深坑”。

阿正的梦工坊

WebArena：一个真实的网页环境，用于构建更强大的自主智能体最近，在 ICLR 2024 上发表了一篇来自卡内基梅隆大学的论文——WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents（arXiv: 2307.13854）。这篇论文提出并实现了一个高度逼真、可复现的网页环境，专门用于开发和评估基于自然语言指令的自主智能体（Autonomous Agents）。今天这篇博客就来详细介绍这篇论文：它到底想解决什么问题、如何解决，以及其中的关键细节。

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ARE：Meta 发布的代理研究平台，如何构建动态环境并实现大规模扩展2025年12月，Meta Superintelligence Labs 在论文《ARE: scaling up agent environments and evaluations》中开源了 Meta Agents Research Environments (ARE) ——一个专为代理（Agent）研究设计的平台。它不仅用于运行和评估代理，还提供了一套简单却强大的抽象，让研究者能够快速、可控地创建复杂、多样的模拟环境，并无缝集成合成或真实应用。

2025 Python AI 实战：零基础调用 LLM API 开发指南摘要：在 AI 重塑行业的今天，掌握大模型（LLM）开发技能是核心竞争力。本文作为保姆级 Python AI 教程，将带你从零开始，用 20 行代码完成对全球主流 AI 大模型（GPT-4o/Claude）的 API 调用。我们将深入解析 LLM API 聚合原理，助你低成本构建企业级 AI 系统。

Windows 下 Z-Image-Turbo 专业版 Gradio 生成器实战：功能增强全记录发布时间：2025年12月28日基础功能版：Windows 环境下为 Z-Image-Turbo 加装 Gradio 图形生成器

LLM API 全方位实战指南：从 AI 大模型API选型到高效应用开发（2025年12月）摘要：随着 AI 技术的爆发，AI 大模型（LLM）已成为现代软件开发的核心。本文深入解析 LLM API 生态，对比 OpenAI GPT-4、Claude、文心一言等主流 AI 大模型，探讨 LLM API 聚合策略如何降低 AI 成本。通过 Python 实战，带你掌握 AI 大模型的 API 接入、Prompt 优化及 LLM 应用开发全流程。

大模型对齐核心技术：从第一性原理完整推导 PPO 算法！近期关于 DPO、GRPO 和 RLVR 等强化学习方法在大语言模型(LLM)后训练中的研究成果令人瞩目。对于刚接触强化学习的研究者来说,从 Proximal Policy Optimization(PPO)入手是个不错的选择。这正是 OpenAI 在 InstructGPT 论文中展示的用于改进 LLM 对齐的算法。理解 PPO 能帮助建立策略梯度方面的正确心智模型,为后续学习基于类似思想构建的新型 LLM 专用强化学习方法打下基础。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-28)生成于：2025-12-28共发现热门项目： 9 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示，AI智能体与RAG应用开发依然是绝对热点。项目集中于解决大模型实际落地的关键痛点：智能体平台Yuxi-Know集成知识图谱增强决策，awesome-llm-apps和cognee分别汇集和简化AI应用构建，而ragas和llm-transparency-tool则专注提升应用的可评估性与透明度。同时，LightX2V推动轻量级视频生成，TradingAgents-CN探索金融垂域落地，反映出技术正朝着专业化、实用化

2025企业级架构演进：重构 Java/Python 的 RAG 与 Agent 系统的六种核心策略摘要：在 AI 全面落地的 2025 年，企业架构师的核心命题已从“如何调用”转向“如何治理”。本文结合最新的大模型（LLM）技术趋势，深入剖析 RAG、Agent 与微调等六大 AI 定制策略。我们将探讨如何利用标准化的 LLM API 聚合层，构建高可用、低成本的企业级 AI 基础设施，助力 AI 大模型在业务中的深度应用。

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「源力觉醒创作者计划」_巅峰对话：文心4.5 vs DeepSeek R1 vs 通义Qwen3.0 谁最符合中国人体验？目录开场：一、明星登场：三种“中国方案”同台竞技，切磋国产大模型真功夫！1. 文心4.5：多模态异构MoE，请叫我国产首个“全能选手”！

【Agent】自动化深度研究智能体搭建让智能体具备三个核心能力：（1）问题剖析：将用户的开放主题拆解为可检索的查询语句。（2）多轮信息采集：结合不同搜索 API 持续挖掘资料，并去重整合。（3）反思与总结：依据阶段结果识别知识空白，决定是否继续检索，并生成结构化总结。

AI大模型-Prompt工程参考学习在大模型应用开发中，Prompt工程是决定应用质量的核心技能。一个优秀的Prompt可以让模型输出准确率提升40%，Token消耗降低50%。

AI架构指南：大型语言模型 (LLM) API 的通用集成与企业级配置（2025年）摘要：在 AI 原生应用开发的浪潮下，构建稳定的大模型（LLM）接入层是核心挑战。本文深入剖析 LLM API 的异构问题，探讨 API 聚合网关 n1n.ai 在 AI 开发中的关键作用。我们将演示如何通过 Python 实现全球 AI 大模型（OpenAI/Claude/国产大模型）的统一接入与 LLM API 高可用配置。

快速上手大模型：实践（Grounded-SAM2与Depth Anything V2）博主使用云服务器训练，配置环境版本为：PyTorch2.3.0、Python3.12、CUDA12.1，GPU4090 24GB；本次使用数据集是20G，考虑后续打包传输建议给到220G+、直接文件传输需要给到120G+。

技术路上的探险家

vLLM常用启动参数的详细解释以下是 vLLM（特别是 v0.8+ 版本）常用启动参数的详细解释，包括：说明：以下参数基于 vllm.entrypoints.openai.api_server 启动方式。

大模型训练全流程学习笔记最近啃完大模型训练全流程的基础逻辑，总算把“数据到模型落地”的脉络理清楚了——核心就是“问题牵方向，数据定上限，训练追上限，验证做优化”，用大白话讲就是先明确要干嘛，再找对“粮食”，选对“工具”，盯着训练过程，最后反复打磨，直到能用。