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GitHub 狂飙 72k Star，这本大模型书凭啥能圈粉无数？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。今天，我们不讲理论，不刷公式，不开 PPT。我们先来一场闭卷模拟考试，看看你对大模型的理解程度如何。别以为题目看起来很简单，这可能是会让你怀疑人生的隐形考验。

秒级生成4K图！字节豆包Seedream 4.0实测：完爆GPT-4o和Nano Banana原文豆包·图像创作模型Seedream 4.0是一个从生成到编辑的一站式图像创作模型，产品的独特优势在于首次支持4K多模态生图，灵活支持文本、图像的组合输入，实现多图融合创作、参考生图、组合生图、图像编辑等核心能力，且主体一致性大幅增强。

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小白学大模型：从零搭建LLaMA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。LLaMA 的开发基于一个核心理念：在给定计算预算下，通过增加训练数据量而非单纯增加模型参数，可以达到更好的性能。这与之前普遍认为“参数越多性能越好”的观点不同，并特别强调了推理成本的重要性。尽管训练一个大型号的模型可能更快达到某个性能水平，但一个参数更少但训练更久的小模型在实际应用中的推理成本会更低、速度更快。

一篇文章看懂RAG + 实战，看不懂来揍我本文较长，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。可以将大语言模型看作是一个过于热情的新员工，他拒绝随时了解时事，但总是会绝对自信地回答每一个问题。不幸的是，这种态度会对用户的信任产生负面影响，这是不希望聊天机器人效仿的！

🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程：从输入处理到输出生成本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI大模型算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。

Transformer之词嵌入 | 为什么要做词嵌入？在自然语言处理（NLP）的发展历程中，如何有效地表示词语是构建智能语言系统的关键基础。传统的符号化表示方法难以捕捉语义信息，而现代深度学习模型依赖于连续、低维且富含语义的向量表示。

一文带你 "看见" MCP 的过程，彻底理解 MCP 的概念对于很多同学来说，MCP是一个较为新兴的概念，我们先来介绍一下。MCP是一个由Anbhropic公司推出的、为AI大模型（LLM）建立了与外部世界交互的通用协议。

Chat Memory你知道怎么用吗我们借用官方文档的描述：Large language models (LLMs) are stateless, meaning they do not retain information about previous interactions. This can be a limitation when you want to maintain context or state across multiple interactions. To address this, Spring AI provid

AI Agents 能自己开发工具自己使用吗？一项智能体自迭代能力研究编者按： AI 智能体能否通过构建和使用工具来实现真正的自我改进？当我们谈论人工智能的“自我进化”时，究竟指的是训练阶段的算法优化，还是推理阶段的能力提升？

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8GB显存笔记本能跑多大AI模型？这个计算公式90%的人都不知道！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。大佬，我的笔记本只有8GB显存，能跑多大的AI模型？

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大模型应用开发到底有多赚钱？看完这5个真实案例，你会惊掉下巴本文较长，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。很多人以为大模型应用开发就是在网页上跟AI聊天，大错特错！

别乱装！Ollama×DeepSeek×AnythingLLM一键本地AI知识库，快人10倍本文较长，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AI席卷全球的今天，我们既渴望拥抱智能化的便利，又担心数据安全和隐私泄露。特别是企业用户，面对敏感信息时更是进退两难。

🌟大模型为什么产生幻觉？预训练到推理的漏洞全揭秘本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。随着大模型迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。因此，如何识别、抑制甚至消除幻觉，已经成为亟待解决的重要课题。今天我们就来深入解析探讨大模型为什么出现幻觉？从成因到缓解方案。欢迎交流指正。

302.AI 实战指南丨将任意 API 转为 MCP Server，释放 AI 生产力如果每次查数据、改状态、触发工作流，都需要你离开聊天窗口，去翻 API 文档、写 curl 命令或者跑一个单独的脚本，那 Chat 的效率其实大打折扣。真正的集成，应该是让工具主动适配你的工作流程，而不是反过来。

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[MCP][06]持久化记忆在之前的案例中，会话历史都保存在内存中，一旦程序重启，会话历史就会丢失，导致AI没法根据会话历史推测用户当前意图。这就像一个人记性特别差，每次见面都忘了之前聊过什么，让人感觉很不专业。

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[MCP][05]Elicitation示例如果你之前接触过LangGraph的"Human in the loop"概念，那么理解MCP的Elicitation机制就会容易很多。这两个功能非常相似，都是让AI在需要时停下来，礼貌地向人类寻求帮助或确认。

TruthfulQA：衡量语言模型真实性的基准本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

RAG 真的不聪明？其实它只是缺了这一步……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，放在智泊AI。在大语言模型（LLM）火热的今天，RAG（检索增强生成）系统几乎成了标配：

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普通人如何借助 Agentic RAG 打造全智能化电商客服与客户沟通体系本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，放在智泊AI。“预测未来的最好方法，就是去创造未来。”——彼得·德鲁克

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[MCP][04]Sampling示例在第一篇MCP文章中我们简单介绍了Sampling：采样是工具与LLM交互以生成文本的机制。通过采样，工具可以请求LLM生成文本内容，例如生成诗歌、文章或其他文本内容。采样允许工具利用LLM的能力来创建内容，而不仅限于执行预定义的操作。