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【AI入门知识点】LLM 原理是什么？为什么 ChatGPT 看起来像“会思考”？为什么 ChatGPT 能聊天、写代码、写文章？为什么 AI 好像“懂人话”？为什么一句 Prompt，就能生成完整方案？为什么它有时候又会“一本正经地胡说八道”？

【AI入门知识点】Function Calling 是什么？为什么 AI 开始会“调用工具”了？为什么 ChatGPT 能查天气、查数据库、执行代码？为什么 AI 开始不只是聊天，而是真的“会做事”？为什么很多人说： Function Calling 是 Agent 的核心能力？为什么现在的大模型越来越像“操作系统”？

关于大模型工具调用技术的总结大模型**工具调用（Function Call / Tool Use）**是一种让语言模型能够主动调用外部API、函数或工具来完成其自身无法执行任务的技术机制，通过"推理-行动-观察"（ReAct)的循环模式，将大模型的文本理解能力与外部世界的执行能力无缝连接。

重建 AI 认知第 1 篇：基础认知——一张地图看懂 AI Landscape先解决一个最基础、但也最容易混淆的问题：AI、ML、DL、GenAI、AGI，它们到底是什么关系？很多人以为它们是并列的，或者是一个路线上的几个阶段。其实不是，它们是套娃结构：

龙侠九重天

Embedding 模型深度使用——语义搜索与聚类Embedding（嵌入）是一种将离散、高维的符号数据映射到连续、低维向量空间的技术。在自然语言处理领域，Embedding 将文字、句子或文档转换为数值向量，使得语义相近的内容在向量空间中拥有相似的位置关系。

炸裂！一家创业公司声称打破了 Transformer 七年魔咒AI 深度观察12M token 上下文 · 算力降低 1000 倍 · 融资 2900 万美元这是真正的架构革命，还是又一次 AI 营销泡沫？

RAG 系列（二十三）：多模态 RAG——图片、表格也能检索上传一份年报 PDF，里面有营收走势图、产品对比表格、架构示意图。传统 RAG 怎么处理？问题是：营收走势图是一张图片，PDF 解析器只会把它的 alt text（通常是空的）或者图片文件名提取出来。数字在图里，不在文本里，RAG 永远找不到。

RAG语义丢失？全链路优化通关宝典✅很多候选人在简历中写了“主导工业级 RAG 落地”，但在真正有经验的面试官面前，往往几句深入的链路追问就会暴露出“只会工具调用，缺乏全链路工程思维与语义保障意识”的短板。以下是字节、京东等大厂真实面试中最高频、最致命的 3 个核心提问、错误应答与技术本质拆解：

带娃的IT创业者

LLM半年巨变：从模型混战到AI代理“爪“时代的崛起时光如白驹过隙，站在2026年5月的节点回望，过去半年的大模型领域发展之迅猛，足以让任何试图总结的人感到眩晕。这不仅仅是模型参数的堆叠或基准测试分数的攀升，更是一场关于交互范式、开发体验乃至人机关系的深刻变革。

▎ 让本地模型在 Codex 里调用工具：我把两个不兼容的 API 翻译了▎ 让本地模型在 Codex 里调用工具：我把两个不兼容的 API 翻译了**Codex CLI 支持本地 Ollama 模型了，但一用就报 unsupported call。我写了一个 800 行的 Python 代理，把 /v1/responses 翻译成 /v1/chat/completions，让 qwen3:14b、huihui4-8b 都能在 Codex 里执行 shell 命令了。代码开源，论文已发。

SubAgent 基础：拥有自主工具的子代理标签：Java SubAgent 子代理自主工具 McpAgentExecutor j-langchain 前置阅读：Skill Agent：把子工作流封装成可复用的 Tool 适合人群：已掌握 Skill 用法，希望构建拥有自有工具的独立子代理的 Java 开发者

【AI Daily】每日AI日报今天 AI 工程最值得关注的是 AI 方向的基础设施化：单人用Claude攻破墨西哥政府窃取150GB数据、HKUDS/CLI-Anything、tech-leads-club/agent-skills 代表能力正在从模型层下沉到工具链和工作流。

【AI Daily】每日Arxiv论文研读Top5 | 2026-05-19（周2）🔗 https://arxiv.org/abs/2605.05600 定位：AI时代 UX 评估框架系统性重构——传统 SUS/NPS 等指标在 AI 产品中的假设已被打破，本文提出统计视角下的新评估体系。关键数据/结论：传统 UX 指标（如任务完成时间、满意度量表）在 AI 驱动产品中存在结构性偏差；AI 的非确定性输出使可重复性测试失效，需要概率性评估框架替代。为什么重要：这是2026年5月最新arXiv论文，直接回应产品团队"AI产品怎么评估好坏"的核心困惑，是做AI产品决策的方法论基础。

RAG 系列（二十二）：长上下文 vs RAG——要不要 RAGGemini 1.5 Pro 支持 100 万 token 上下文，Claude 3.5 支持 20 万 token，GPT-4 Turbo 12.8 万 token。一部小说大约 15 万字，约 20 万 token，直接塞进去就能问。有人问：RAG 还有必要吗？

RAG 系列（二十一）：性能优化——又快又省钱一次 RAG 请求做了什么：每次请求至少 2 次 API 调用。在高并发场景下，这两项会快速累积：这四种优化分别针对这条链路的不同位置：

实战指南：AI调用成本降71%——利用“推理路由”告别大模型胡乱开销大多数 AI 应用在刚开始时，都会在代码中硬编码一个模型。对于原型开发来说，这运行得很好，但一旦单个端点需要处理多个复杂的任务类别，这种模式就会分崩崩离析。分类、紧急程度评分、面向客户的草稿以及长篇总结，这些任务由于成本、延迟或质量要求各不相同，都能够从不同的模型选择中获益。

Agent 工程化系列 · 第 13 篇_Agent安全与可靠性如何保障Agent 最危险的不是回答错，而是执行错前面我们已经讲过：LLM 是能力核心，Agent 是执行系统；Function Call 让模型能够调用工具；MCP 负责连接工具生态；A2A 负责 Agent 之间协作；Memory 让 Agent 具备连续上下文。

9-检索增强生成RAG详解**RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) **是目前大模型应用的核心技术。

（三）一文看懂 Transformer：从 Token 到预测下一个字本文用「春眠不觉」→ 补全「晓」走通 Transformer 从输入到输出的完整链路。文首流程图用 4 字输入演示各步；后文示例多用整句「春眠不觉晓」。示例模型为 uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall（GPT-2 结构，层数、维度以 config.json 为准）。

【AI Daily】每日Arxiv论文研读Top5-2026-05-18📊 今日概览🔥 五篇精读速报① Understanding Multi-Agent LLM Frameworks: A Unified Benchmark（arXiv 2602.03128） 🔗 https://arxiv.org/abs/2602.03128 问题定位：现有 multi-agent 框架（LangGraph、AutoGen、CrewAI 等）缺乏统一基准，开发者凭口碑选型而非实证。关键数据：引入 MAFBench 基准，实验表明框架层设计决策单独可导致 latency 增加 30