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手机不死我是天子

拆解大模型三：你不会真以为 Attention 是大模型的主角吧学完 Attention，很多人会有个错觉：Transformer = Attention，其他都是配件。

手机不死我是天子

拆解大模型二：Transformer 最核心的设计，其实你高中就学过Attention 机制，很多人觉得它神秘、复杂、充满线性代数。但如果我告诉你，它的核心运算——两个向量做点积，算相似度——是你高中数学就见过的东西，你信吗？

数据智能老司机

构建自然语言与大语言模型（LLM）流水线——将组件整合起来：面向不同使用场景的 Haystack Pipeline在上一章中，我们介绍了 deepset 的 Haystack——一个用于管理 LLM 相关项目端到端生命周期的健壮框架。这其中涵盖了 OpenAI 的 GPT、Hugging Face 的 Transformers，以及托管在 Amazon Bedrock、Google Vertex AI 等云服务平台上的模型。我们深入探讨了 Haystack 如何支持基于 LLM 的数据 Pipeline 的创建与管理，而这些 Pipeline 对于数据预处理、存储、与 LLM 组件交互等任务都至关重要，并最终通过应用

数据智能老司机

构建自然语言与大语言模型（LLM）流水线——使用自定义组件进行 Haystack Pipeline 开发在前几章中，我们的重点一直是：把预定义组件组装进 Pipeline，以实现特定目标——从数据摄取，到结合 Agent 的高级 RAG。本章标志着能力层级上的一次关键跃迁：从 Haystack 框架的使用者，转变为能够扩展它的架构师。本章的目标，是学习如何构建自定义组件，并将其集成到复杂 Pipeline 中，从而释放 Haystack 的全部潜力，以解决那些独特的、领域特定的问题。

探索MCP协议：构建高效的LLM工具集成系统在大型语言模型（LLM）的时代，我们常常看到LLM被用来处理文本生成、问答等任务，但当我们为其配备工具时，它们的潜力才真正被释放。想象一下，LLM不仅仅是聊天机器人，还能执行实际操作，比如读取文件、写入数据、列出目录或执行命令。这些工具包括read、write、listDir和exec等基本功能，将LLM与这些工具结合，就形成了Agent——一个能“干活”的智能系统。

神秘的猪头

🚀 React 开发者进阶：RAG 核心——手把手带你玩转 Milvus 向量数据库嗨，前端的小伙伴们！作为 React 开发者，你一定对 State、Props、Component 如数家珍。但在这个 AI 席卷一切的时代，你是否想过：如何给你的应用装上一个“无限容量的大脑”？ 🧠

LangGraph 框架完全指南：构建生产级 AI 工作流LangGraph 将应用建模为状态机，每个节点是状态转换函数：定义应用的数据结构，使用 TypedDict + Annotated：

Splitter学习笔记（含RAG相关流程与代码实践）本次学习围绕LangChain中的Splitter（文本分割器）展开，结合文档中提供的知识点、代码案例以及RAG相关流程，系统梳理Splitter的核心概念、分类、工作原理、参数配置及实际应用场景，同时补充相关延伸知识，帮助全面理解文本分割在大语言模型应用中的重要性。笔记将从基础认知、核心知识点、代码实践、常见问题及延伸拓展五个部分展开，确保内容详实、逻辑清晰，贴合学习需求，总字数达到4000字以上。

分享一个常用的文生图提示词同步至个人站点：stack.mcell.top/blog/2026/s…比如在这个分享中，几乎所有的图片我都是用这个提示词生成的。

使用 LangChain 构建 AI 代理：自动化创建 React TodoList 应用在前端开发领域，随着 AI 技术的快速发展，我经常探索如何将 AI 集成到日常开发流程中。今天，我想分享一个实际案例：使用 LangChain 框架构建一个 AI 代理，通过自定义工具来自动化创建和管理一个 React TodoList 应用。这个代理可以处理文件读写、命令执行和目录操作等任务，让开发过程更高效、智能。

在 Anthropic 的这两年，我学会了 13 件事The Dance Class by Edgar Degas, 1874作者 | Karina Nguyen

Anthropic突然开火：中国大模型被指大规模蒸馏攻击近日，美国顶尖AI独角兽 Anthropic 突然在社交媒体 X 上发难，公开指控三家中国头部AI企业——DeepSeek、Moonshot AI 和 MiniMax，称其对 Claude 模型发起了工业规模的蒸馏攻击。这样指名道姓的公开指控极为罕见，瞬间引爆了全球科技圈的舆论。

AI大模型小白手册｜Embedding 与向量数据库在人工智能快速发展的今天，大模型虽能理解并生成人类语言，却高度依赖外部工具来高效处理和检索海量信息。其中，Embedding（嵌入）技术将文本、图像等复杂数据转化为计算机可计算的向量，而向量数据库则专门用于存储和快速检索这些高维向量，从而实现语义级别的相似性匹配。这两项技术共同构成了现代AI应用如智能问答、推荐系统和知识库检索的基石。

爱可生开源社区

MiniMax M2.5 的 SQL 能力令人惊艳！2026 年 2 月 12 日，MiniMax M2.5 发布。SCALE 即刻对该模型进行了评测，也是 SCALE 榜单首次引入 MiniMax 系列模型，旨在系统评估其在企业级数据库场景下的 SQL 综合能力，为用户和企业技术选型提供参考依据。

LangChain入门初体验-实现简单智能体第一天我们将快速搭建开发环境，并深入理解LangChain的核心概念，最终实现一个能回答“现在几点了”的智能体（Agent）。通过这个简单的实践，你将掌握LangChain的基本工作流。

【RAG 实战系列 02】检索精度翻倍！混合检索（稀疏 + 稠密）实战教程大家好，我是大漠孤烟～上一篇带着大家用30分钟搭好了基础版PDF问答系统，不少朋友实操后反馈：简单的问题能答，但遇到专业术语多、长文本检索，或者问题表述和文档里的说法不一样时，系统经常“找错资料”，要么答非所问，要么漏关键信息。

一篇文章让你彻底熟悉AI大模型（一）以下是个人学习的总结（一），干货满满，还望仔细阅读，如有问题，欢迎留言。很多人可能在了解AI过程中，发现知识链路较为混乱，各种名词迭出，难以理清脉络，建立知识结构体系。

大模型企业级部署方案-vllm目前主流的大模型部署框架以llama.cpp、Ollama和Vllm为主。从各种基准测试数据来看，同等配置下，使用 vLLM 框架与 Transformer 等传统推理库相比，其吞吐量可以提高一个数量级，这归功于以下几个特性：

数据智能老司机

使用 MCP 与 A2A 设计多智能体 AI 系统——部署多智能体系统在上一章中，我们讨论了多智能体系统的测试、调试与故障排查。我们探索了诸如幻觉（hallucination）与工具误用（tool misuse）等常见失效模式、监控与可观测性（instrumentation and observability）策略、协调失败（coordination failures）的调试技巧，以及通过冗余与优雅降级来构建韧性（resilience）的设计方法。我们全程以 MAKDO 作为具体示例来说明这些概念。

GPU对比：MI350X、MI325X、MI300X、H200、H100过去几年间，以大型语言模型（LLM）和生成式 AI 为代表的新浪潮席卷全球，对算力基础设施提出了前所未有的严苛挑战。从 GPT-4 到 Llama 3.1，参数量级的飞跃不仅意味着计算复杂度的几何级数增长，更直接推动了对高性能 GPU 的需求井喷。然而，对于大多数创新型企业而言，自建集群面临的高昂成本与运维压力，使得像 DigitalOcean 这类按需付费、灵活扩展的 GPU 云服务成为了解决算力瓶颈的关键。