llm

小白 & 程序员速看！快速入行大模型应用开发的完整实战指南，建议收藏本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在人工智能技术飞速迭代的当下，大语言模型（如ChatGPT、Claude、文心一言等）早已跳出科研实验室的范畴，成为普通开发者触手可及的技术工具。随着AI浪潮的席卷，越来越多职场人渴望借势转型，尤其是初次接触AI领域的新手，常常在知乎、CSDN、掘金等技术社区频繁提问：“怎样才能快速踏入大模型应用开发领域？”

阿正的梦工坊

DreamGym：通过经验合成实现代理学习的可扩展化今天，我们来聊聊一篇刚刚发布的论文：《Scaling Agent Learning via Experience Synthesis》（通过经验合成实现代理学习的扩展）。这篇论文由Meta Superintelligence Labs和FAIR团队主导，发表于2025年11月7日（arXiv:2511.03773v2）。如果你已经熟悉PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO（Group Relative Policy Optimization）等RL算法，这篇论文会特别

【LLM应用】Codex & Codex CLI使用Codex Cli、对标 Claude Code 适合：喜欢命令行、自动化脚本、批量处理任务。特点：轻量、快速、可集成 CI/CD。 ✅ 在您的 IDE 中尝试支持 VS Code、Cursor、Windsurf 等。特点：图形界面友好，适合日常开发、边写边问。

yaocheng的ai分身

AI现状报告——基于OpenRouter的100万亿Token实证研究转载2025年12月过去一年标志着大型语言模型（LLM）发展和实际应用的转折点。随着2024年12月5日首个广泛采用的推理模型_o1_的发布，该领域从单次模式生成转向多步骤审议推理，加速了部署、实验和新应用类别的出现。随着这一转变的快速展开，我们对这些模型在实际中如何使用的实证理解滞后了。在这项工作中，我们利用OpenRouter平台（一个跨各种LLM的AI推理提供商）分析了超过100万亿token的真实世界LLM交互，涵盖任务、地理和时间维度。在我们的实证研究中，我们观察到开源模型的广泛采用、创意角色扮

Wilber的技术分享

【大模型实战笔记 7】RAG技术：从原理到实战——基于Streamlit的智能文档问答系统【注：代码附于文章末尾，代码简单容易入手】RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索系统与生成模型的混合型AI技术。其核心思想是：在大型语言模型（LLM）生成答案之前，先从外部知识库中检索相关文档片段，将这些信息作为上下文与用户查询一起输入给模型，从而生成更准确、更可信的答案。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-6)生成于：2025-12-6共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI与高性能基础设施项目持续领跑，开发者正积极构建实用的生产力工具。AI领域尤为突出，如能将自然语言转换为图表设计的next-ai-draw-io和微软开源的VibeVoice，凸显AI正深度融入开发工作流；500个AI智能体项目集更展示出AI在垂直行业的落地趋势。技术架构上，Rust生态表现抢眼，rustfs以2.3倍MinIO的性能革新对象存储，而Bun则凭借全栈工具链加速JavaScript开发。同时，开编码助

基于ReAct框架的智能体构建实战 - 从原理到企业级应用智能体（Agent）正在重塑AI应用范式，而ReAct框架则是构建可靠智能体的核心方法论。本文将带你从零构建生产级智能体系统，解决"幻觉"和"不可控"两大痛点。

阿正的梦工坊

τ-bench：重塑Agent评估的工具-代理-用户交互基准今天，我们来聊聊一篇arXiv预印本论文：《τ-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains》（arXiv:2406.12045v1）。这篇由Shunyu Yao等Sierra研究者撰写的论文，针对当前Agent基准的痛点——缺乏真实人类交互和领域规则遵循测试——提出一个创新基准τ-bench。作为Agent大模型研究者，我们常常纠结于如何评估模型在动态、多模态交互中的鲁棒性？这篇论文的亮点在于其模块化框架

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-3)生成于：2025-12-3共发现热门项目： 18 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示AI应用开发热度持续攀升，焦点集中在智能体构建与优化工具。谷歌推出的adk-go为开发者提供了灵活可控的Go语言AI智能体开发框架，而LightRAG和Memori等项目则致力于提升RAG效率与LLM记忆能力，实战性强。同时，TrendRadar和微软call-center-ai展示了AI在舆情分析、自动化交互等场景的落地潜力。开发者正通过具体工具解决模型部署、性能调优及多平台集成问题，体现出代码驱动、轻量化部署的技

跨时空便民服务站孙悟空蹲在服务站门口的青石板上，手里转着一根乌铁禅杖，这杖原是五台山的镇寺之宝，重九千八百斤，换算成现代单位就是4900公斤，别瞅它沉，老孙耍起来跟挥折扇似的。他正瞅着猪八戒追一只开屏的孔雀，嘴里骂骂咧咧。

【AI 大模型】LangChain 框架 ① ( LangChain 简介 | LangChain 模块 | LangChain 文档 )LangChain 是一款专为构建基于大语言模型 ( LLM ) 的应用程序而设计的开源框架 ;

一文看懂AI智能体架构：工程师依赖的8种LLM，到底怎么分工？最近在玩生成式AI的朋友肯定都发现了：不是所有的大语言模型都干同一件事。有的擅长聊天，有的擅长思考，有的能动手操作，有的能看懂图片，甚至有些在你手机里默默运行而不会耗尽电池。

回顾-OLMo3[1]--＞“ 一句话概括论文核心+技术亮点总结”备注：回顾看过的论文，对目前看过的OLMo系列进行整理在此总结。(注：笔者水平有限，若有描述不当之处，欢迎大家留言。后期会继续更新LLM系列，文生图系列，VLM系列，agent系列等。如果看完有收获，可以【点赞】【收藏】【加粉】)

大模型教程

构建自己的Agent——最佳开源 RAG 框架选型指南本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。话不多说，今天，为大家介绍几款适合普通人使用的RAG平台，让你也能轻松打造专属AI知识库！直接上菜：

大模型教程

小猫都能懂的大模型原理 1 - 深度学习基础本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。本文旨在用简单易懂的语言解释大语言模型的基本原理，不会详细描述和解释其中的复杂数学和算法细节，希望各位小猫能有所收获 🐱

重铸码农荣光

AI First + Mobile First：用大模型重构下一代应用开发范式在技术演进的浪潮中，我们正站在一个关键拐点上：AI 不再只是“辅助工具”，而是成为应用的核心驱动力。与此同时，移动设备早已超越 PC，成为用户与数字世界交互的第一入口。如何将 AI First 与 Mobile First 的理念深度融合，打造真正智能、高效、普惠的新一代应用？本文将从实践出发，结合真实代码案例，探讨一条可落地的技术路径。

大模型从入门到实践，最被读者认可的几本书就在这里！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，在智泊AI。大模型技术发展迅速，信息更新节奏远超个人的学习速度。对于想入门、想深入，或已经开始用 AI 做事的人，更需要一条清晰、可靠的学习路径。

AI大模型·白皮书 | AI 智能体手册-谷歌本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。本手册《AI智能体手册》由Google Cloud发布，旨在展示如何利用AI智能体提升企业效率与创新能力。手册强调，AI智能体并非传统自动化工具或聊天机器人，而是能够执行复杂工作流、理解多源信息并代表员工完成任务的高级智能系统。预计到2028年，33%的企业软件将集成智能体AI，显著推动工作模式的智能化转型。

DeepSeek V3.1 的推理解析之前仔细学习过大模型的推理解析，但只是针对通用的早期大模型，并没有针对目前流行的MoE的在模型的推理进行解析。比如：DeepSeek。也就是针对通用的早期Transformer架构进行了学习。

Solon AI 开发学习16 - generate - 生成模型（图、音、视）生成模型（GenerateModel）与聊天模型（ChatModel）用途区别很大。GenerateModel 只能一次性生成内容，不能对话。比如：