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大模型教程

LM Studio本地部署Qwen3本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<LM Studio 是一款桌面应用程序，用于在您的计算机本地开发和实验 LLM。

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dify+MCP多应用，构建灵活的AI应用生态系统本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<前面几篇文章写很多MCP应用，基本上一个dify工作流使用一个MCP应用。那么一个dify工作流，同时使用多个MCP应用，是否可以呢？答案是可以的。

LLM ，MCP协议，A2A协议，RAG，智能体(AI Agent) 图解详细讲解@[toc]两个互联网领域的重大挑战：Agent 需要调用外部工具和 API，访问数据库，执行代码等MCP 协议解决

SwanLab入门深度学习：Qwen3大模型指令微调本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<Qwen3是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen3作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习大语言模型微调的入门任务。

Anything LLM+LM Studio+SearXNG实现私有模型开启联网功能本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天过程中将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。

稚晖君新大招：机器人二次开发0门槛了！好你个稚晖君，居然搞突袭，一脚踹飞了机器人二次开发的高门槛。在智元机器人首届合作伙伴大会上，智元机器人联合创始人、CTO 稚晖君_（彭志辉）_，发布了机器人动作与表达创作平台灵创平台（LinkCraft）。

📚LangChain框架下的检索增强：5步构建高效智能体系统本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我也会放一些实战项目，帮助各位更好的学习。检索增强智能体技术正在重塑AI应用的开发范式，它巧妙地将大语言模型的推理能力与结构化知识检索相结合，解决了传统智能体在处理动态信息时的局限性。今天我将根据实际开发中的痛点：如何设计高效、灵活的智能体系统？深入探讨三大集成模式（工具模式、预检索模式和混合模式）的实战选择，解析RAG（检索增强生成）组件链的构建细节，并分享高级技术如上下文压缩和混合检索的优化技巧。

京东零售技术

大模型工具的 “京东答案”随着大模型技术的迅猛发展，AI工具已成为重要的辅助生产力工具和工作伙伴。它能够显著提升工作效率、帮助解决业务痛点，甚至能通过知识延展与智能协同，帮助团队突破传统认知边界。掌握大模型工具的应用能力，正成为现代职场人提升价值产出的关键竞争力。

深度学习机器

LangExtract：基于LLM的信息抽取框架｜附项目解析与实战代码在处理海量的非结构化文本时，如何高效且准确地提取结构化信息（如实体、关系、属性）一直是一个棘手的问题。传统方案如正则表达式或基于规则的解析器虽然简单，但往往缺乏灵活性、难以适应复杂语境，且维护成本居高不下。随着大型语言模型的兴起，利用其自然语言理解能力进行信息抽取，正在成为主流的新范式。 LangExtract正是基于这一背景诞生的一个Python框架。它并非仅仅是对 API 的简单封装，而是围绕 “Schema 驱动抽取”思想构建的，具备高度可扩展性和生产级能力的解决方案。

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为什么大模型都离不开SSE？带你搞懂第2章〈大模型流式应用场景〉本章导读: 深入分析大模型时代下SSE技术的核心应用场景，通过典型案例展示流式处理如何提升AI应用的用户体验，并提供场景选择和技术实施的实用指南。

RAG 文档解析工具选型指南编者按：当你需要为 RAG 系统选择文档解析工具时，面对 GitHub 上数百个开源项目和各种商业解决方案，你是否感到无从下手？

大模型教程

一文带你快速入门：大模型工作流都在用的RAG和GraphRAG技术本文较长建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题可参考>>Github<<RAG（Retrieval - Augmented Generation，检索增强生成）技术最早可追溯至2020年被正式提出。如今，伴随大模型技术的飞速迭代与应用场景的持续拓展，RAG技术已经深度融入大模型工作流，成为一种被广泛认可且极具影响力的范式。

LangChain：大模型开发框架的全方位解析与实践LangChain实现了标准化接口，实现了很多AI厂商的接入sdk，这里以deepseek为例，使用LangChain接入并调用一个简单工具

企业RAG之构建 FastMCP 服务：基于模型上下文协议的智能服务体系搭建实践本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<在企业级的RAG系统落地过程中，如何构建一个高效、可扩展、智能化的服务调度体系成为了关键挑战。

万字长文！从 0 到 1 搭建基于 LangGraph 的 AI Agent本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型开发学习视频籽料，都在这>>Github<<我们将迈出关键一步，引入当前 Agent 生态中非常热门的框架——LangGraph。它基于“有向图”模型，将 Agent 的运行流程抽象为“节点 + 状态流转”，具备结构清晰、易扩展、原生支持多工具/多轮调用等显著优势。通过与手写 Agent 的对比学习，你将切实体会到：借助 LangGraph，我们可以用更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。

OpenAI 开源模型 gpt-oss 是在合成数据上训练的吗？一些合理推测编者按： OpenAI 首次发布的开源大模型 gpt-oss 系列为何在基准测试中表现亮眼，却在实际应用后发现不如预期？

手撕LLM | 从0开始讲解AI大模型底层技术原理1.机器学习机器学习（Machine Learning，ML)是实现人工智能的核心方法，是从有限的观测数据中“学习”(or“猜测”)出一个具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。

🧠深度解析模型压缩革命：减枝、量化、知识蒸馏本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。本文系统拆解深度学习中模型剪枝、量化、知识蒸馏三大核心压缩技术，帮助各位实现16倍模型压缩与4倍推理加速。如果对你有所帮助，记得点个小红心。

Claude Code Router：一键接入多种AI模型的智能路由器Claude Code Router是一款革命性的开源代理工具，专为解决AI模型平台锁定问题而生。它作为Claude Code CLI与各大AI模型供应商之间的智能中介，让开发者无需Anthropic官方API即可享受Claude Code的优秀体验。支持Gemini、Ollama、Deepseek、OpenRouter等多种模型，提供智能路由、成本优化和高度可定制化功能，真正实现AI模型的自由切换与灵活部署。

编程能力超越 Claude Opus 4？DeepSeek V3.1最新版本实测DeepSeek 19 日晚在 Hugging Face 发布了其最新升级模型 DeepSeek-V3.1-Base。这次更新并没有任何预热宣传，甚至没有放上模型卡。唯一已知的信息是：上下文窗口从原有的64k扩展至128k，从网页、App、小程序都可体验这一模型。从上传的模型版本看，模型尺寸达 685B，支持 BF16、F8_E4M3、F32 等张量类型，平衡模型的计算精度和效率。