llm

程序设计实验室

用本地大模型驱动中文输入法，我做了一个实验性的项目你有没有用输入法时遇到这样的情况：打了一段话，下一个词的候选列表里，排第一的偏偏不是你想要的那个，但你知道那个词一定在后面几位，因为你刚才已经用过它了。

多租户管理系统，用户表，IsSuperAdmin，IsTenantAdmin，IsCompanyAdmin，IsDeptAdmin需要吗？这是一个非常好的问题。加上 IsTenantAdmin（租户管理员）确实是一个更好的设计。虽然理论上可以通过赋予特定用户一个拥有所有权限的“角色”来实现租户管理员的功能，但在实际的系统架构中，保留一个硬标志位通常比纯 RBAC（基于角色的访问控制）更安全、性能更好且逻辑更清晰。

测试员周周

【AI测试系统】第2篇：拒绝盲目 AI：规则引擎 10ms 自动生成 36 条测试用例实战（附源码）很多人一听"AI测试"就以为所有用例都是大模型生成的。实际上我们跑下来的经验是：规则引擎出基础用例，AI 做精细打磨，两者配合效率最高。

RAG 系列（三）：调对这 4 个参数，让你的 RAG 从「能用」变「好用」前两篇文章我们搭了一个能跑通的 RAG Pipeline。但很多人发现：代码虽然跑起来了，答案质量却时好时坏——有时候精准命中，有时候明明文档里有答案却检索不到，有时候检索到了但 LLM 却答偏了。

数据智能老司机

人人都能学会的提示词工程——人人都能学会的提示词工程提示词工程这一学科的兴起，是对人机交互发生根本转变的一种回应。早期的计算范式要求用户学习编程语言、遵循结构化命令，或者通过图形界面与机器进行有意义的互动。相比之下，如今由大型语言模型（LLMs）驱动的现代系统，已经能够直接回应自然语言指令。这一转变打开了全新的交互可能性，但同时也要求一种新的有意图的表达方式。精确性的负担已经从代码转移到了语言，从编程转移到了表达。

数据智能老司机

人人都能学会的提示词工程——提示素养：从习惯到精通对大多数用户来说，与 AI 模型互动似乎是一件很直觉的事情：输入一句话，然后收到一个回应。毕竟，这与我们几十年来使用技术的方式非常相似。无论是搜索网页、给朋友发消息，还是和语音助手说话，默认的心智模型一直都受到这些工具的塑造：它们优先考虑简短、关键词和随意表达。用户输入一个片段，点击发送，然后期待得到相关结果。这些习惯经过多年网络搜索和自动补全系统的强化，显得非常自然，但它们已经不再足够。

Lw老王要学习

本地部署OpenClaw + WSL Ubuntu + 千问云+QQ+微信+飞书重启后自动弹出Ubuntu终端设置用户名（如：ubuntu）和密码（记住）现在 Ubuntu 正在初始化，提示你创建一个默认的 Unix 用户账户，按下面步骤操作即可：

LangChain之核心组件(消息与提示词模板)每条消息都有一个角色和内容，以及因 LLM 的不同而不同的附加元数据。• 消息角色 (Role)：用来区分对话中不同类型的消息，并帮助聊天模型了解如何响应给定的消息序列。

小锋学长生活大爆炸

【开源软件】打造 macOS 纯本地 LLM 工作台 | Sidekick转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn]如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~

RAG 系列（二）：用 LangChain 搭建你的第一个 RAG Pipeline上一篇我们用手写 Python 搭了一个最小 RAG，100 行代码跑通了核心逻辑。但如果你想把那套代码搬到生产环境，很快就会撞上一堵墙。

薛定谔的猫369

深度解析：大语言模型 (LLM) Agent 的架构与演进趋势随着大语言模型 (LLM) 技术的爆发式增长，Agent（智能体）的概念成为了人工智能领域的研究热点。本文旨在详细解析 LLM Agent 的基本架构、核心组件以及其如何通过自主规划和工具使用实现复杂任务的自动化。

一篇看懂国内外主流大模型：GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问有什么区别？今天的大模型，可以先粗略理解成“特别聪明的输入法”。它不只是帮你补几个字，而是能读资料、写文章、看图片、写代码，甚至调用工具去完成一整件事。

在K8s上部署vLLM的完整踩坑记录我们公司上个月把LLM推理服务迁移到了K8s+vLLM，跑了一个月，整体稳定。这篇文章记录一下我们踩过的坑，给想上车的朋友一些参考。

智人曾经这样灭绝猛犸象：AI入侵与行业灭绝冰河时代绵延了将近十万年。在它最后的尾声，全球气温以人类感知不到的速度缓慢上升。冰川退缩，海平面以每百年几厘米的节奏爬升。一条曾经宽达数百公里、将亚洲与北美洲连为一体的陆地走廊，在几千年里悄悄沉入水下，从地图上永远消失——这就是白令陆桥。

LangChain：自定义模型・RAG 检索・Agent 原理笔记项目文件夹：llmsLangChain开发入门教程：：llms/langchain_tutorialLLM训练：llms/train

LLM发展历程与自注意力简介从 Transformer 诞生至今，LLM发展日新月异，经历“规模（Scaling）”、“对齐（Alignment）”、“推理（Reasoning）”及“智能体（Agentic）” 等多维度的技术跨越。

《深入浅出Agent》：项目深度解析Autoresearch项目地址: https://github.com/karpathy/autoresearch 作者: Andrej Karpathy（前 Tesla AI 总监、OpenAI 创始成员、Stanford PhD）发布时间: 2026 年 3 月开源协议: MIT License

ReAct范式实战：让Agent学会边想边做说实话，我第一次看到ReAct这个论文标题的时候，内心是拒绝的。"又是个学术界造的概念吧？"我当时想。