ai大模型

langchain入门（五）- 用mongodb管理提示词以及以restful service暴露在 LLM 应用从原型走向产品化的过程中，一个常被低估但至关重要的环节是“提示词管理”。早期开发中，提示词往往直接硬编码在 Python 脚本里，看似方便，实则埋下隐患。一旦进入多环境部署、A/B 测试或多团队协作阶段，这种做法会迅速导致配置混乱、版本失控和调试困难。真正健壮的 LLM 应用，其核心竞争力往往不在于模型本身，而在于对提示词、参数和上下文的精细化控制能力。

Claude Code 与 ChatGPT、Copilot 有什么区别？很多开发者第一次听到 Claude Code，都会下意识地问一句：不就是又一个 AI 编程工具吗？和 ChatGPT、Copilot 到底有什么区别？

2026数据分析Agent最新落地方向解析过去两年，我们见证了AI如何从实验室走向企业核心系统。在数据领域，这一转变尤为剧烈——曾经需要写SQL、拖拽维度、调试指标的复杂分析流程，如今只需一句“上个月华东区销售额为什么下降？”就能触发一整套自动化响应。这种变化并非偶然。大模型突破了自然语言与结构化数据之间的语义鸿沟，而Agent架构则赋予系统自主规划、调用工具、递归执行的能力。二者结合，催生了“数据分析Agent”这一新物种。然而热潮之下，不少团队陷入误区：以为接入一个LLM就能实现智能问数，结果发现生成的SQL跑不通、权限控制缺失、复杂业务逻辑

互联网开发者

资深程序员白话干货AI工具技术作为资深架构师，您对AI代码工具的深入对比和推荐是非常有价值的。以下是对市面上主流AI代码工具的简要分析与使用场景建议，供您在博客中参考：

阿里巴巴P8资深技术专家

Spring Boot 实现文档智能解析与向量化：支持 Tika、MinerU、OCR 与 SSE 实时进度反馈Spring Boot 实现文档智能解析与向量化：支持 Tika、MinerU、OCR 与 SSE 实时进度反馈

智能重构人货场：领码SPARK破解快消行业增长困局的全景解决方案面对线下渠道高闭店率、消费者需求多元化、渠道复杂化的三重挑战，快消行业数字化转型已从“可选项”变为“必答题”。本文基于领码SPARK融合平台，深入探讨如何利用AI与数据驱动技术重构“人货场”三大核心要素，破解快消行业线下增长困局。解决方案涵盖智能用户画像、精准选品铺货、供应链优化、门店数字化运营等全方位场景，通过“AI大模型+低代码+PaaS集成”的技术架构，实现从生产端到消费端的全链路数字化管理。文章结合国家标准《GB/T 45341—2025》框架，提供了理论性、可操作性、指导性并重的实施路径，为快消

机器觉醒时代

定义下一代机器人训练？智元 SOP：VLA 模型真实世界分布式在线后训练的关键突破当前，VLA模型通过大规模预训练具备了出色的泛化能力，但在实际场景部署时，除了需要广泛的通用性，还需达到专家级的任务执行水平。以家庭机器人为例：它必须能够折叠衣物、整理货架、组装家具，同时展现出堪比专用设备所要求的可靠性与精确性。

mHC架构：用数学约束驯服超宽残差，大模型训练的新范式过去十年，深度学习的演进在很大程度上依赖于残差连接这一简洁却强大的机制。它像一条隐形的缆绳，将深层网络中的信号牢牢稳住，使梯度不至于在反向传播中湮灭或爆炸。然而，随着模型规模不断逼近万亿参数量级，传统的残差结构开始显露其局限性——信息通道太窄，表达能力受限。于是，超连接（Hyper-Connections, HC）应运而生，试图通过拓宽残差流来释放模型潜力。但现实很快给出了教训：更宽的残差流带来了剧烈的数值不稳定性与系统资源瓶颈。如何在保留超连接优势的同时，重新找回那种“恒等映射”般的稳定性？这正是Dee

今天也要学习吖

【开源客服系统推荐】AI-CS：一个开源的智能客服系统在寻找客服系统解决方案时，通常会遇到功能单一、部署复杂或成本较高的问题。今天介绍一个开源的智能客服系统项目——AI-CS，它支持多厂商AI模型接入，并提供AI客服与人工客服的协作能力。

人工智能培训

国内外知名大模型及应用近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（Large Models）已成为推动科技进步的重要引擎。大模型通常指参数量巨大、训练数据广泛、具备强大泛化能力的深度学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和多模态任务中表现突出。国内外科技企业与研究机构纷纷投入资源研发大模型，推动其在多个领域的实际应用。本文将系统梳理国内外知名的大模型及其典型应用场景。

多则惑少则明

AI大模型实用(五)Java快速实现智能体整理(LangChain4j构建Java AI智能体)目录一、大模型与智能体对比二、智能体示例1、定义工具tools工具1：用户CURD工具2：翻译工具3：数值计算

坦桑尼亚与新加坡代表团到访深兰科技，促进AI在多领域的应用落地2025年12月12日，来自坦桑尼亚与新加坡的两批国际代表团走进位于上海张江科学城的深兰科技总部，围绕人工智能工程化能力、具身智能技术发展方向以及医疗大模型与智能装备在多场景中的应用展开交流。

请叫我啊腻

国内直连？API源头供应？深度实测GrsAI的Sora2接口0.08/条视频它真的靠谱吗？Sora2模型官方API正式开放，对于企业而言，这无疑是一个巨大的商机——只需几行代码，便能将影视级内容生产能力，接入自己的应用、产品与工作流中。

AI大模型产品经理

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。

文本补全模型、instruction模型、聊天模型对比在大语言模型（LLM）的应用与分类中，Instruction 模型、文本补全模型（Text Completion / Base 模型）和聊天模型（Chat Model）是三种常见的模型形态。它们在设计目标、输入格式、能力侧重和使用场景上有明显区别。下面从多个维度进行详细对比和解释。

GEO系统的关键词挖掘新范式：AI大模型与区域语义的深度融合传统的GEO（地理定位）系统关键词挖掘通常依赖基础的地理数据库和有限的用户查询数据，面临三大核心问题：

LLM推理引擎选型实战指南：用Transformers、llama.cpp 还是 vLLM 之争大模型推理引擎的选择往往决定着项目成败，就像为不同任务选择操作系统一样关键。在实际工作中，笔者发现很多开发者面对琳琅满目的推理引擎时容易陷入选择困难。有的团队在原型阶段就过早引入复杂引擎导致开发效率低下，有的则在生产环境仍使用基础框架造成资源浪费。经过多次项目实践，笔者认识到选择推理引擎需要综合考虑硬件条件、业务场景和技术团队能力等多重因素。本文将基于实战经验，系统分析主流推理引擎的技术原理和适用场景，帮助读者建立清晰的选型框架。特别值得关注的是，每个引擎背后都代表着不同的设计哲学，理解这些底层逻辑比单纯

小白也能懂！RAG技术让AI告别知识滞后，收藏学习RAG技术通过结合检索与生成，解决大模型知识滞后问题，其工作流程包括知识预处理、检索优化和增强生成三大阶段。在数字政府领域有广泛应用，如智能政策咨询、多模态服务等。普通人可选择集成RAG的AI工具或应用"先检索再生成"的思维模式，有效提升AI回答的准确性和时效性。

Deep Research技术全解析：从Reasoning到Research with Reasoning的AI进化之路（值得收藏）本文详细剖析了Deep Research技术架构，探讨其如何通过多模块交互系统解决LLM的闭卷推理和幻觉问题。从查询分解、动态规划到信息检索与执行引擎，文章解析了Research with Reasoning的转型路径，对比了不同规划技术（CoT、ToT等）与执行框架（ReAct），并介绍了通义DeepResearch的实现方案，展望了AI从文本生成向目标解决进化的未来方向。

模型优化师

【必收藏】AI大模型面试精选20题：从基础到高级，轻松应对大模型岗位面试本文从大模型面试题库中精选20道高频面试题，涵盖基础理论、微调、RAG、推理优化等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。