llm

Spring AI 进阶之路05：集成 MCP 协议实现工具调用在上一篇文章中，我们通过集成 SearXNG，成功让大模型“睁眼看世界”，具备了获取互联网实时信息的能力。然而，无论是 RAG（检索增强生成）还是联网搜索，本质上都是让 AI “读” 更多的书，获取更多的信息。但一个真正的智能助手，不仅要能“读”，还要能 “写” 和 “做”。

视觉语言大模型Qwen3-VL-8B-Instruct概述通义千问3-VL-8B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队于2025年10月15日发布的开源视觉语言模型，参数规模为80亿 [6] 。该模型基于Dense架构设计，通过三项核心技术创新实现了视觉与语言能力的平衡发展：交错MRoPE多维位置编码、DeepStack特征融合技术和文本-时间戳对齐机制 [5] 。在32项核心评测指标中，该模型超越了Gemini 2.5 Pro和GPT-5等闭源模型，同时性能接近前代超大规模模型Qwen2.5-VL-72B [3] ，标志着多模态AI从”参数竞赛”向”效率优先

AutoGLMPhone06-源码-模型替换针对智谱AI-AutoGLM-开源的手机智能体，整理代码拆解步骤，当前针对模型进行替换测试当时在使用GLM的【autoglm-phone】模型，当前模型是专门为手机自动化操作定制的大圆模型，LLM模型返回指定的标签，而不是传统的JSON格式。

大模型入门学习路径（Java开发者版）下《动手学深度学习》（李沐）吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》

SWEDeepDiver：从哪里来，去往何处大学时代，主修专业是测控技术与仪器，和硬件打交道比较多，主要编程语言是汇编和C。后来学习Java时，Get到一个新技能：Java Swing（Java GUI框架），这之后，仿佛打开了新世界的大门，兴奋地动手做了一系列GUI程序：例如某音乐网站音乐下载器程序、物理实验报告程序等。

想用offer打牌

LLM参数: Temperature 与 Top-p解析大家好！平常在大模型的使用中，同一句话的输入，同一的大模型的输出都会不同。那么为什么会这样呢？是什么导致了这样的随机性呢？今天我们来讲讲LLM的参数：Temperature 与 Top-p

大模型入门学习路径（Java开发者版）上学习资源：1. Zero-Shot提示2. Few-Shot提示3. Chain-of-Thought（思维链）

在LLM中为什么用RMSNorm，可不可以分母为L2 Norm在现代大语言模型（LLM）如 LLaMA、Gopher、Chinchilla 中，RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization) 确实已经取代了传统的 LayerNorm 成为主流选择。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-20)生成于：2025-12-20共发现热门项目： 14 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI工程化与平民化两大趋势，技术热点集中在智能体应用与效率工具开发。NVIDIA的Gym项目助力量化交易策略优化，Letta和droidrun推动具备记忆能力的智能体落地，而exo项目则致力于利用日常设备构建低成本AI集群。同时，PentestGPT将AI赋能安全攻防，Astral推出的Ty类型检查器显著提升Python代码质量。这些项目共同展示了AI技术正从研究走向实践，聚焦解决实际业务场景中的自动化与效率难题，

AI概念扫盲：LoRA微调原理是什么？LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种用于微调大型语言模型(LLM)的高效方法，能够在不大幅增加计算资源的情况下，让模型快速适应新任务或新领域。

基于MCP协议的LLM-Agent数据流转与业务实现详解MCP (Model Context Protocol) 不仅仅是一个简单的工具调用协议，更是连接大语言模型(LLM)与外部世界的重要桥梁。本文将深入分析在基于MCP协议的AI Agent系统中，数据如何在用户、LLM、MCP Client、MCP Server之间流转，并详细说明哪些功能可以通过框架实现，哪些需要根据具体业务进行定制开发。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-19)生成于：2025-12-19共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜本期GitHub热点显示AI应用全面开花，尤其聚焦于金融量化、智能体和语音合成领域。AI对冲基金和OpenBB平台展现了Python在量化金融与AI融合的强劲势头，为开发者提供了可落地的实战工具。同时，具备记忆与自学习能力的状态化智能体Letta和语音项目ChatterBox、CosyVoice突显了多模态与长上下文处理的技术前沿，而Astral出品的极速Rust类型检查器Ty则彰显了底层工具链的性能优化趋势。整体来看，开源项目正从模型研

n1n：从替代LiteLLM Proxy自建网关到企业级统一架构的进阶之路摘要：在 2025 年的大模型应用开发中，如何统一管理 GPT-4、Claude 3.5、Gemini 1.5 等异构 API 成为企业的核心痛点。本文将深度解析开源网关 LiteLLM 的技术原理与实施路径，剖析自建网关在生产环境中的“隐形深坑”，并探讨如何通过 n1n.ai 等企业级聚合架构实现从“可用”到“高可用”的跨越。

Web开发者进阶AI Agent：LangChain提示词模板与输出解析器实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们习惯通过模板引擎（如EJS、Handlebars）动态生成HTML，也依赖JSON Schema校验或Zod/Yup对API响应做结构化解析。这种“输入模板化 + 输出结构化”的工程思维，恰恰是构建可靠AI Agent应用的核心。

LLM API Gateway：LLM API 架构、AI 聚合与成本优化全解（2025深度指南）摘要：从 OpenAI 引发的 AI API Gateway 经济变革，到企业级多模型聚合架构 n1n.ai 的最佳实践。本文将深入剖析 LLM API 的技术细节（协议、鉴权、参数调优），探讨“自建网关”与“聚合服务”的优劣权衡，并提供 Python 实战代码演示如何构建高可用的多模型 Agent。

LLM中位置编码太棒了！你问到了 Transformer 的“灵魂”之一。如果没有位置编码（Positional Encoding），Transformer 模型就像一个把所有词扔进搅拌机里的人，它知道有哪些词，但完全不知道它们的顺序。

极简LLM入门指南4构建LLM应用的核心不只是调用API，更关键的是如何给模型写出有效的指令。同样的问题，用不同的方式提问，结果质量可能相差很大。这就是Prompt工程的核心价值。

为什么通用Agent很难实现企业化落地？为什么很多项目在Demo演示的时候堪称惊艳，但到真正的企业化落地时却总是翻车？背后的问题究竟是什么？我们今天一起来看看！

大模型教程

14天速成LLM高手！大佬开源学习笔记，GitHub狂揽700星本文较长，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。无论是面试找工作、还是自学创业，甚至想要在圈子内讨论一下AGI的潜力，但凡想要深度参与到AI浪潮中，不可避免的就是学习大型语言模型（LLM）的底层原理。

大模型相关术语和框架总结｜LLM、MCP、Prompt、RAG、vLLM、Token、数据蒸馏本文较长，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。大模型在今年的热度可以说是现象级的。从年初Deepseek ，Manus的爆火出圈到日常app中都能看到大模型的身影。