大模型

AI 12小时设计CPU完整解析：从219字到RISC-V内核的技术突破2026年4月，AI芯片设计初创公司Verkor.io发布了一项震动行业的研究成果：其AI智能体系统Design Conductor，仅凭一份219字的需求文档，在12小时内自主完成了一款RISC-V CPU核心的全流程设计。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题27】字节对编码（BPE）的分词过程？如何处理未登录词（OOV）？你好！咱们直接切入正题。这道题在 LLM 相关的面试中属于**“必考基础，但能分出深浅”**的题目。很多候选人只会背“BPE 是合并高频字符对”，但一旦问到**“具体怎么算的？”或者“遇到训练集里完全没有的生僻字怎么办？”**就容易卡壳。

【VLM】结合Python沙箱的以图思辨S1-VL模型【多模态推理大模型进展】基于Qwen3-VL-32B-Thinking做的面向数学、物理、化学、天文、地理、生物六大学科的科学多模态推理模型，主要特点是Python 沙箱执行图像裁剪、缩放、标注等代码，多轮迭代推理。S1-VL: Scientific Multimodal Reasoning Model with Thinking-with-Images，https://arxiv.org/pdf/2604.21409，https://huggingface.co/ScienceOne-AI，https:

龙侠九重天

RAG 检索增强生成：原理与应用场景2022 年底，ChatGPT 的横空出世让全世界见识到了 AI 的强大能力。它能够写诗、作画、编写代码，甚至能与人类进行流畅的对话。一时间，「人工智能将改变世界」成为共识，无数开发者争相将大模型接入自己的产品。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题29】对比学习（Contrastive Learning）在大模型预训练中的应用？你好！面对“对比学习在大模型预训练中的应用”这道面试题，你不能只停留在背诵定义的层面。面试官想考察的是你对表征学习本质、大模型训练范式以及多模态对齐机制的深度理解。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-25)生成于：2026-04-25共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

LangChain之聊天模型核心能力大语言模型（LLM）在各种与语言相关的任务（例如文本生成、翻译、摘要、问答等）中表现出色。现代 LLM 通常通过聊天模型接口访问，该接口将消息列表作为输入，并返回消息作为输出，而不是使用纯文本。

Cursor + Claude Code 接入 API 实战：国内稳定使用 Claude 4.7 配置全攻略官方 API 国内直连必败，本文给出 Cursor 和 Claude Code 两套完整配置方案，图文步骤可直接照做，配置完成后无需代理，延迟稳定在 200ms 以内。

谷歌或将推出无屏健身手环 Fitbit Air，主打 AI 数字化健康教练在智能穿戴市场竞争日益激烈的当下，谷歌似乎准备另辟蹊径。据科技媒体披露，谷歌有望在 2026 年 5 月 16 日正式发布一款名为 Fitbit Air 的无屏健身手环。这款产品定位清晰，意在挑战高端无屏追踪器品牌 Whoop，预估起售价定在 99 美元（约合人民币 676 元）。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题26】大模型的“上下文窗口”（Context Window）是什么？长度对模型性能的影响？你好！咱们直接切入正题。这道题在现在的面试里属于“必考题”，但很多候选人只能背定义，讲不出底层原理和工程权衡。

ACCELERATOR_LLC

【DataWhale组队学习】DIY-LLM Task4 GPU和GPU相关的优化原文链接这一章讲GPU发展、A100、SM、Warp、Tensor Core、FlashAttention、PageAttention等等，重点是理解为什么LLM训练和推理会天然走向GPU，以及为什么那么多优化都会回到访存、并行调度和IO上。本章的展开也很科学，先讲GPU架构与执行模型，再讲内存模型和性能优化，最后讲FlashAttention与PageAttention具体工程案例。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题28】什么是“词表扩展”？大模型词表扩展的常见方法及注意事项？你好！咱们直接切入正题。这道题在现在的面试中（尤其是涉及垂直领域微调、多语言适配的岗位）出现频率极高，因为它不仅考察你对 Tokenizer 原理的理解，更考察你是否有工程落地经验和避坑意识。

OpenClaw新会话记忆加载过程在 OpenClaw 里，新会话刚启动时，记忆不是一次性全塞给模型，而是走一套非常固定、轻量的初始化加载 + 按需召回流程。

今天你TLE了吗

LLM到Agent&RAG——AI知识点概述第六章：Function Call函数调用以我们的RAG系统为例，整个RAG流程大概是这样的：用户提出问题→（问题拆分）→检索分块→生成答案→（比标注来源）

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-24)生成于：2026-04-24共发现热门项目： 16 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

一文说清RLHF（人类反馈强化学习）Reinforcement Learning from Human Feedback，即"基于人类反馈的强化学习"，是当代大语言模型对齐（Alignment）技术的基石。ChatGPT、Claude、Gemini 等主流模型之所以能够以自然、有帮助、无害的方式与人类对话，背后的关键技术正是 RLHF。

如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（2）——Pre-LN，KV-Cache优化，MoE如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（1）——循环，卷积，编解码器，注意力，Transformer免责声明：作者也是伪装的，有错漏属于正常现象，欢迎评论指正。

【Agent】Long-horizon task的memory系统Deep Research 是 2025 年的一个重点，2026年重点是long-horizon task。 Agent 就是一个 Loop，在三个状态之间循环：Search、Read、Reason

OpenClaw记忆系统OpenClaw记忆系统通过文件+索引+智能检索的组合，解决了传统LLM“聊完就忘”的痛点，为AI Agent提供了持久、可控、高效的记忆能力，是构建真正智能个人助手的关键基础。

不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男

Windows 下安装 sqlBot部署服务器要求：CPU/内存: 4 核 8 G 磁盘空间: 100G 服务器架构: amd64 或 arm64