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PocketBase的自定义任务【专供LLM请求耗时任务】在开发客服系统，中间有段实现需要频繁对知识库和提示词CRUE，但是没有后端和前端的支持，数据库接口暂时开发一个人工作量有点大，于是就采用了PocketBase,目前我已经编写了go语言的后台接口，但是这个开源项目确实挺好用的，尤其是对于一些公司算法岗位身兼多职的可以采用该方案，快速实现项目原型开发，提供演示算法，后期可以再自行写对应接口或者交给后端和前端再去实现细节接口API。之前整理的资料分享给大家。

极简LLM入门指南1要开始使用大语言模型，首先需要理解几个基本概念。LLM（大语言模型）是基于Transformer架构的模型，它处理文本的基本单位叫Token（中文通常是1-2个字符）。模型在一次处理中能接收的文本长度称为Context长度。另一个重要参数是Temperature，它控制输出的随机性——0表示确定性输出，更高的值会增加创意但降低可控性。

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这份中国人写的大模型书，在外网竟然被刷爆了！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。这本中国人写的大模型书已经在外网被很多人引用为 2025 年最好的大模型教材，reddit、X 上很多人在推荐，有人说第一次知道大模型到底在干嘛。

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大模型入门指南 - Training：小白也能看懂的“模型训练”全解析本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。Training（模型训练）本质是AI世界的‘科学烹饪实验’——以数据为食材原料，用超参数作配方比例，借验证集做品控质检，将‘玄学炼丹’的试错过程，淬炼成‘可复现的精密工程’。今天用最通俗的话，带你拆解模型训练（Training）全过程。

一文读懂大模型智能体（Agent）：从理论到实践本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。★本文全面梳理了智能体(Agent)的核心概念、架构设计与实现方法，以及主流框架的对比分析。

【大模型技术学习】大模型压力测试全攻略：以Qwen3-32B为例在大模型落地生产环境的过程中，压力测试是不可或缺的一环——它能帮我们验证模型在高并发场景下的稳定性、响应效率和资源利用率，避免上线后出现服务崩溃、响应超时等问题。本文以阿里通义千问的Qwen3-32B模型为例，从核心指标、环境搭建、代码实现到结果分析，完整讲解大模型压力测试的全流程。

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大型语言模型（入门篇）A大型语言模型，通常缩写为LLMs，是人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的一部分。LLM本质上是一种AI模型，专门用于理解、生成和与人类语言文本交互，可以将其视为一个经过训练、能处理单词、句子和段落的复杂系统。 “大型语言模型”名称拆解：

BrowserUse12-源码-MCP模块MCP集成旨在让browser-use能够作为AI系统的一部分参与更复杂的任务处理。通过采用标准协议，可以无缝集成到支持MCP的各类AI应用中，如Claude Desktop。

AI大模型优化了谁？程序员还是产品经理？一名失业中的程序员，因一次创新的求职方式引发全网关注。林默然以999元的价格，在上海地铁陆家嘴站租用广告位5天，展示个人简历二维码，扫码即可追溯其"辗转的职场生涯"。

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Transformer和LLM前沿内容（1）：Transformer and LLM（注定成为经典）视频链接：bilibi本系列将会介绍Transformer基础知识和Large Language Model前沿内容，今天记录的内容来自于MIT Song Han老师课程内容。

5本值得精读的AI实战书籍，助你从入门到精通大模型工程（附链接）本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。在 AI 技术日新月异的今天，光靠博客和教程已远远不够。系统性学习，才是构建扎实工程能力的关键。

架构视角：Gemini 3.0 Pro 原生多模态能力的边界与工程落地Abstract: 随着 Model-as-a-Service (MaaS) 的普及，如何在受限网络环境下构建高可靠的 GenAI 应用成为工程挑战。本文将分析 Gemini 3.0 Pro 的 Native Multimodal 架构特性，并探讨基于 n1n.ai 聚合网关（Aggregation Gateway）的跨区域调用方案。

🤖 AIGC技术对Web行业就业结构的影响：替代与新增岗位分析在过去，我们聊Web开发就像聊种田——HTML是耕地，CSS是装饰，JavaScript是那台永不停歇的拖拉机。但如今，AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）横空出世，把拖拉机换成了自动农场系统：它不仅帮你种，还能预测哪块地明年长得更好。🌾

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-14)生成于：2025-12-14共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示AI智能体开发工具成为绝对主流，实用型AI应用正从概念走向落地。CopilotKit、Dify和sim等项目聚焦于为AI助手与聊天机器人提供开箱即用的基础设施和可视化工作流构建平台，显著降低开发门槛。同时，智能编码助手的功能持续深化，claude-mem通过自动记录和压缩编程会话来优化上下文管理，而AGENTS.md则试图为编码智能体建立通用指引标准。此外，Next-ai-draw-io将AI与绘图工具结合，WeK

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大模型如何分辨 “狼” 和 “狗” —— 词向量的训练过程你有没有想过, 大模型世界里只有数字, 它是怎么知道 “狼” 和 “狗” 差异明显, “狗” 和 “犬” 意思相近的呢?

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【有手就行】LoRA：用你自己的数据来微调大模型，让大模型真正懂你上上周的周末无事在家，然后写了一篇《【有手就行】自己花20分钟从0开始训练一个“大模型”》，结果发现这两个星期涨了几十个关注，比我前面写了几个月文章得到的关注还多，看来这种浅显易懂的、入门级的技术文章相对来说会有更多人爱看一些。既然如此，我再把早先在做OddAgent时候，微调语音助手功能的流程也简单理一下，然后放出来给大家做一个参考吧。

⚙️ WebAssembly在AIGC推理中的优化细节在浏览器中做AI推理看起来像“拿手电筒照太阳”—— JavaScript解释慢、内存不可控、类型不稳定、缺乏SIMD并行。

小白必看！大模型入门指南本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。01 什么是大模型？大模型，英文名为 Large Model，即大型模型，早期也被称为 Foundation Model（基础模型）。它是一个简称，完整表述是“人工智能预训练大模型”，其中“预训练”是一项关键技术，后续再做详细阐释。

RAG中的语义理解与语义检索：别再混为一谈近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构已成为大模型落地应用的主流范式之一。它通过将外部知识库引入生成过程，有效缓解了模型幻觉、知识滞后等问题。然而，在实际构建和优化RAG系统时，许多开发者对其中两个核心概念——“语义理解”与“语义检索”——的理解仍显模糊。有人将二者等同，认为只要用了向量数据库就等于实现了语义能力；也有人误以为语义检索的结果质量完全取决于嵌入模型，而忽视了前端理解环节的关键作用。这种混淆直接导致系统设计偏差：要么过度依赖检索而忽略提示工程，要么在