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一文讲清：RAG的7种优化方法，看完简直醍醐灌顶！大规模语言模型（LLMs）已深度融入日常生活与职场实践，凭借其卓越的多功能性和智能水平，彻底重塑了人类与信息交互的模式。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-8)生成于：2025-12-8共发现热门项目： 14 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜深度聚焦AI工程化落地与核心基础设施升级，微软VibeVoice开启语音交互新纪元，配合英伟达GPU并行计算库，为多模态开发构筑坚实底座。Rust生态持续高能，RustFS以超两倍性能挑战存储极限，终端编辑器fresh则展示了极致效率。AI智能体领域全面爆发，从OpenCode编程助手到覆盖多行业的五百个Agent实战案例，标志着技术应用从单纯对话迈向自主决策。涵盖Claude开发与NotebookLM开源替代的项目热度

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零基础上手 Ollama：教你3分钟跑通本地大模型本文较长，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。Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。

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GitHub 12w Star神器！一文详解大模型集成框架LangChain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。随着ChatGPT、DeepSeek等大模型（LLM）的崛起，开发者已不满足于简单的对话框交互，而是迫切希望将其深度集成到自己应用中，以构建更强大的智能应用。因此，市场上涌现出诸多大模型集成框架，如LangChain（LangChain4j、LangChainJS）、LlamaIndex、Spring AI、Semantic Kernel、Eino等。其中，其中LangChain是这些框架中出现最早，且最成熟的框架，已成为LLM开发中最

大规模语言模型(LLM)2018 年OpenAI 在论文题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》提出的首个 GPT 系列模型, 其核心思想无监督预训练 + 有监督微调的两阶段范式，提升模型在多种自然语言理解（NLU）任务上的表现。

AI大模型调优工程：突破显存墙与灾难性遗忘的双重挑战本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。面对万亿参数模型，传统全参数微调已成为资源黑洞。本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术，在Llama3-405B模型实现调显存占用下降89% （8xA100可微调）、多任务遗忘率低于4.7% ，推理延迟仅增加0.3ms。

关于智能体（AI Agent）入门，一篇超详细的总结本文较长，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。AI 正以前所未有的速度发展，新的机遇不断涌现，如果你希望：与技术专家、产品经理和创业者深度交流，一起探索 AI如何改变各行各业。

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Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer简介锋哥原创的Transformer 大语言模型（LLM）基石视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X92pBqEhV

LangChain—大语言模型应用开发框架的体系化架构解析🍋LangChain是一个基于大语言模型的开发框架，旨在帮助开发者构建端到端的语言模型应用。它提供丰富的工具套件和接口，支持实现文本生成图像、智能问答、聊天机器人等多种复杂任务。类似于 Java 中的 Spring，Python 中的 Django

🤖 大模型AI对话系统：消息结构展示设计猜想我们常以为和AI“对话”，只是在聊天。但在系统底层，每一条消息都是一个复杂的数据结构，它穿过模型接口、经过Prompt工程、再被格式化成人类可读的语言界面。

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混合专家模型MoE的全面指南（二）路由机制、负载均衡既然我们有了这么一帮专家，那模型咋知道该用哪个专家呢？在专家前面加了个门控网络，它会学着挑出给定词用哪个专家。

多模态模型演变仅供学习参考监督学习：输入+模型+求损失（预测值，标签）自监督学习：输入+模型+求损失（预测值，输入中找标签）

回顾-LLM基础模块，分类，架构，训练等小汇总备注：回顾看过的论文与之前总结的内容，对目前这个系列做个小小的汇总。虽然LLM现在更新层出不穷+各种paper漫天飞舞，不过目前回顾看的各种结构改变并不是特别大，掌握基础的不变的才可以能更好的适应变化。(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】)

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FlowBench论文阅读：Workflow-Guided Planning for LLM-based Agents今天，我们来聊聊一篇来自EMNLP 2024的论文：《FlowBench: Revisiting and Benchmarking Workflow-Guided Planning for LLM-based Agents》。这篇工作由浙江大学和阿里巴巴的研究者联合完成，针对LLM-based Agents在复杂任务规划中的“幻觉”问题，提出首个全面的工作流引导规划基准测试。面对当前Agent研究领域的快速发展，这项工作为我们提供了宝贵的洞见和工具。如果你是从事LLM代理规划、知识增强或多模态表示的研究者

【LLM微调】拒绝“假装聪明”：SFTTrainer 中 completion_only_loss 新旧版本用法详解在指令微调（SFT）大模型时，你是否遇到过：训练 Loss 迅速降到 0.0x，准确率飙升到 99%，但模型实际推理效果却很差？

DeepSeek时代的Large-scale LLM推理2025年底DeepSeek V3发布炸场，几乎为业界之后的LLM优化方向定了调，尤其是大规模推理优化方面。去年快年底时对LLM的推理优化技术做过一个简单的总结：《LLM时代中的AI推理优化》，现在看来已有很多变化。在DeepSeek V3问世快一年之际，这里简单整理总结一下业界与之相关的推理优化技术。

长上下文、Agent记忆、Text2SQL中，谁会取代RAG？长上下文处理能力、Agent的记忆机制、Text2SQL技术的演进，是否终将取代RAG？换句话来说：RAG是否仅是技术演进中的"阶段性方案"？

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-7)生成于：2025-12-7共发现热门项目： 16 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI工程与高性能基础设施成为核心热点。微软开源语音AI项目VibeVoice与生物分子基础模型平台Foundry展现了AI技术向语音和科学计算前沿的快速拓展。同时，开发者正积极解决AI实际应用问题，AI工程实践指南和Claude\nAPI快速入门项目为构建生产级应用提供了可直接复现的代码方案。在基础设施层，Rust语言项目表现抢眼，RustFS对象存储性能远超MinIO，Bun运行时持续引领JavaScript工具链

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小猫都能懂的大模型原理 3 - 自注意力机制本文较长，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。Transformer 的核心创新就是自注意力机制，如果忽略数学层面的问题，其实不难理解。

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小猫都能懂的大模型原理 2 - 初见大语言模型本文较长，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。现在大家遇到问题，第一反应都不是使用搜索引擎，而是问 chatGPT，chat 大家都知道是聊天的意思，但是 GPT 它到底是个什么呢？