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小猫都能懂的大模型原理 1 - 深度学习基础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 🐱

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【Gemini 3 技术深度解析：架构、性能与生态应用】Google Gemini 3 正式发布：开启“深度思考”与“Vibe Coding”的新纪元 - 知乎

大模型教程

保姆级教程：从0手写RAG智能问答系统，接入Qwen大模型｜Python实战本文较长，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。在大模型落地的众多路径中，RAG（检索增强生成）是几乎“最值得掌握”的一项技术。它将知识库与大模型结合，让模型不仅“知道”，还能“答得准、说得清”。

【连载】零基础跟我学做AI Agent（第2课：用CrewAI配置一个软件虚拟团队）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。今天我们讲第一个AI Agent例子：用CrewAI配置一个软件虚拟团队。实际上，这个需要有69行代码，那为什么不叫开发而叫配置呢？因为代码中几乎没有程序化的内容，基本上就是配置信息。

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AI Agent开发入门：5 个关键步骤，帮你打通落地链路本文较长，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。在实践中，AI Agent的开发需要以“感知-决策-行动”的核心逻辑，根据技术架构和场景需求，分五步进行：

【连载】零基础跟我学做AI Agent（第1课：环境安装）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。从今天开始，作者介绍一系列AI Agent（智能体）的开发或部署。需要的基础只是要对Python有个大概的了解，几乎是从0开始实践。涉及到的代码都会比较简单，一般不会超过50行。

本地大模型编程实战(38)实现一个通用的大模型客户端由于大部分AI平台提供的API/接口都兼容 OpenAI API ,所以我们可以使用 OpenAI SDK 实现通用的 LLM（大语言模型）客户端。

回顾-Mistral [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Mistral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】)

Solon AI 开发学习17 - generate - 使用复杂提示语有些生成模型（或服务平台）的提示语可能会是一个结构体，此时就需要使用 GeneratePrompt 接口。可以快速使用，或者定制强类型实体。

BrowserUse06-源码-DOM模块DOM模块的核心是DomService类，它负责从浏览器获取原始数据并构建增强的DOM树。主要流程：DOM模块采用了多种序列化器来适应不同使用场景：

用 LangGraph 从零实现 ReCAP：一个可运行的递归任务规划框架（纯模拟版）上文书中说道（浅谈 ReCAP（Recursive Context-Aware Reasoning and Planning）——大模型推理与规划的递归范式），ReCAP（Recursive Context-Aware Planning）用显式递归 + 任务栈结构，让 LLM 能够处理真正的长链条任务（Long-horizon tasks）。

MAF快速入门（6）混合编排工作流大家好，我是Edison。上一篇，我们学习了MAF中进行自定义Executor的开发。但在实际开发中，往往需要结合Executor和Agent混合使用，本篇我们就来学习下混合编排工作流。

【AI分析进行时】AI 时代软件开发新范式：基于斯坦福CS146S课程分析当 AI 工具逐渐渗透软件开发全流程，“要不要手写代码”已不再是争议焦点，“如何与 AI 高效协作”才是开发者的核心命题。斯坦福大学全新推出的 CS146S《现代软件开发者》课程，以“禁止手写代码、全程 AI 驱动”的颠覆性设定，为 AI 时代的软件开发教育树立了新标杆。这门课程不仅成为技术圈热议话题，更精准预判了未来软件工程的核心趋势，值得每一位开发者深度解读。

一文讲清：AI大模型预训练与后训练的数据选择一、预训练的数据选择模型影响力驱动（Influence / Importance-based Selection）

大模型十大高频问题之五：如何低成本部署大模型？有哪些开源框架推荐？高频原因：推理成本是落地最大障碍。热门工具链：vLLM（高吞吐推理）；llama.cpp（CPU/手机端部署）；

使用大语言模型从零构建知识图谱（下）还没有看过上、中篇的读者可以阅读之前文章了解整个系列的内容：《使用大语言模型从零构建知识图谱（上）《使用大语言模型从零构建知识图谱（中）

ightRAG 系列 4：核心技术解析——检索模块详解（上）图片来源网络，侵权联系删。[原样输出]在 LightRAG 中，用户提问后不到 1 秒就能获得精准答案，背后最关键的一步就是将文字转化为数字。这个过程称为“向量化”（Embedding），它让计算机能像处理图像像素一样“理解”语义。对 Web 开发者而言，无需掌握复杂的数学推导，但必须理解：选对向量模型 = 决定问答系统上限。本节将用类比+代码，拆解 LightRAG 如何高效完成这一转换。

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下一个时代属于AI Agent！5分钟讲明白什么是Agent？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。在使用AI的过程中，一个核心痛点也逐渐浮现：AI 非常聪明，但它只会停留在对话框里聊天和建议。你让它完成一份复杂的市场调研，它只会给你一份大纲，却无法主动行动起来：自动搜索信息、整理数据、打开分析工具、撰写报告，并最终交付结果。

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5小时整理60页《Google Agent指南》，不懂Agent的包教包会本文较长，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。花了五个小时，把 Google 白皮书拆解成一个可执行的 Agent 心智模型的长文。

基于 LangGraph 实现具备自我反思能力的智能体——ReflectAgent 实战解析在传统的问答式系统中，智能体往往只做一件事：根据输入给出单次回答。这种“单轮输出”模式在简单场景下勉强可用，但面对复杂问题时就显得力不从心：回答可能过于简略、抓不住重点、甚至犯低级错误，同时缺乏“自我修正”的能力。