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大模型AI Agent 小白科研路线规划：从入门到精通！（含Agent学习资源）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。在人工智能飞速发展的今天，AI Agent（智能体）正成为最引人注目的技术方向之一。无论是AutoGPT的自主任务完成，还是ChatGPT的插件生态，都在向我们展示：AI正在从“工具”向“伙伴”演进。

AI大模型原理剖析和实战(第四部分：后训练与微调)摘要：本部分聚焦于如何“定制”你的大模型。我们将学习 SFT（有监督微调）让模型听懂指令，掌握 LoRA 技术以极低成本适配垂直领域，并深入 RLHF（人类反馈强化学习）的数学原理与代码实现——这是 DeepSeek-R1 等推理模型能产生强大逻辑思维的关键技术。

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从五个关键维度重新审视 RAG 架构设计RAG（Retrieval-Augmented Generation）正在成为大模型落地的标准范式，但“用了 RAG ≠ 系统就可靠”。真正决定 RAG 上限的，是一系列工程与架构层面的选择。

视觉语言导航从入门到精通（三）本文是「视觉语言导航从入门到精通」系列的第三篇，深入讲解VLN的核心模型架构和关键技术。VLN Agent 架构

AutoGLMPhone03-adb模块初始化流程ADBConnection类是整个连接管理的核心，通过adb_path参数指定ADB可执行文件路径，默认为"adb"。初始化过程中不进行实际连接操作，仅保存配置参数。这种懒加载设计避免了不必要的连接尝试，提高初始化性能。

MAF快速入门（7）工作流的状态共享大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

快速上手 MaxKB4J：开源企业级智能知识库系统在 Sealos 上的完整部署指南登录 Sealos 控制台 → 数据库 → 新建✅ 命名规则：仅支持小写字母、数字和连字符 -，且必须以字母开头。

浅谈 LightRAG —— 把“结构理解”前移到索引阶段的 RAG 新范式最近看了一篇论文《LIGHTRAG: SIMPLE AND FAST RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION》（https://arxiv.org/pdf/2410.05779），感觉挺有意思，在此跟各位读者朋友们分享一下。

模型推理加速技术全景解析：从基础优化到前沿创新在2024-2025年间，大模型推理加速技术取得了显著突破，从传统的模型压缩到前沿的分页内存管理，再到革命性的投机解码，这些技术共同推动了大模型推理速度的质的飞跃。本报告将深入浅出地解析这些主流加速手段，结合一年内发布的代表性模型和框架，揭示它们如何在实际应用中实现推理加速，并提供相应的代码示例。

AI大模型-LLM原理剖析到训练微调实战(第二部分：大模型核心原理与Transformer架构)摘要：本部分将带你从零开始构建大模型的理论大厦。我们将从 NLP 的基石（词向量）出发，深入剖析 Transformer 架构的每一个细节——从 Tokenizer 分词原理到 BPE 算法实现，再到手写 Self-Attention、MQA/GQA 以及旋转位置编码（RoPE）。这是从“调包侠”进阶为“算法工程师”的关键一步。

重磅！小米刚刚发布新模型MiMo-V2-Flash开源了！开源界又来了一位重量级新成员！小米今天正式推出并开源其最新模型 ‌MiMo-V2-Flash‌。该模型采用专家混合架构（MoE），总参数量达 ‌3090 亿‌，活跃参数为 ‌150 亿‌，性能表现足以与当前顶尖开源模型 ‌DeepSeek-V3.2‌、‌Kimi-K2‌ 等媲美。

大语言模型（LLM）进阶：从闭源大模型 API 到开源大模型本地部署，四种接入路径全解析摘要：在 2025 年的今天，大模型（LLM）已经成为开发者的标配工具。但面对 OpenAI、国产模型、本地部署等多种技术路径，开发者该如何抉择？本文将从工程实践角度，深入剖析国际主流 API、国产 API、本地开源部署以及聚合 API 四种主流方案的优劣，并提供完整的 Python 实战代码，助你构建最优的 AI 应用架构。

别掉队！系统掌握 LLM 应用开发，这可能是你今年最值得投入的学习方向完成本课程后，学习者将能够：LLM 大语言模型概念以及核心特点LLM 工作流程、价值与市场需求LLM 大数据模型对程序员职业影响

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使用Langchain4j和Ollama3搭建RAG系统本文较长，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。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）框架通过融合从大型文档语料库中检索到的关键信息，显著提升了生成语言模型的能力。这种策略不仅增强了生成回答的准确性，还提高了其相关性。在本文中，我们将探讨如何在Langchain4j环境下有效利用RAG技术。

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全网首发！清北麻省顶级教授力荐的《图解大模型》中文版终于来了，碾压 95% 同类教材本文较长，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。一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM入门与实战指南——《图解大模型：生成式 AI原理与实战》来了

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📢 深度解析 Dify 核心 LLM 提示模板库，揭秘 AI 交互的「幕后魔法」想了解企业级 AI 应用如何保证生成内容的一致性和质量？这份对 Dify 项目 core/llm_generator/prompts.py 的深度解读绝对值得收藏！

谷歌 Agents 白皮书中文版全网首发，堪称 AI 教材的天花板级神作本文较长，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。随着AI Agent市场的越发火爆，为了让用户全面了解AI Agent并积极参与生态构建，一些公司相继推出了官方智能体相关的解读及白皮书。

本地运行LangChain Agent用于开发调试在基于DeepAgents轻松构建 AI Coding Agent这篇文章中，我介绍了如何基于最新的 LangChain 1.0 和 DeepAgents 轻松构建一个简单但却功能强大和全面的 Coding Agent，其中还通过子 Agent 实现了代码审查、测试生成、文档生成、调试和代码重构等能力。

Prompt Engineering 基础原理：从入门到实践图片来源网络Prompt（提示词）就像是你给AI的"指令"或"问题描述"。想象一下，你是一位厨师，AI是你的助手——如果你只说"做顿饭"，助手可能不知所措；但如果你说"做一份番茄炒蛋，要酸甜口味，鸡蛋要嫩"，助手就能做出符合你期望的菜品。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-16)生成于：2025-12-16共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示，AI代理与智能开发工具仍是核心趋势，多个高星项目聚焦于此。开源AI代理平台sim与CopilotKit助力开发者快速构建部署AI工作流和智能助手，强调开箱即用的可复现性。DeepCode和Codex等项目推动代码生成进入Agentic时代，实现从文本到代码网页后端的自动化。同时，高质量UI组件库shadcn-ui和实用工具如Win11Debloat持续受捧，反映了社区对提升开发效率和用户体验的强烈需求。整体来看，