大模型技术趋势分享：LLM、RAG、Prompt、Agent、Fine-tuning等，学习资料免费领取：https://pan.baidu.com/s/1BPaPISPpQHIIq4-BPhM67g?pwd=22qy
2025年过半，回顾上半年，以DeepSeek为代表的大模型热潮逐渐冷却，人工智能进入一个相对平稳的时期。在检索增强生成 (RAG) 领域，学术论文产出虽多，但突破性进展相对有限。同时，市场炒作逐渐转向，一些观点认为“Agent 可以取代 RAG”，甚至出现了将 RAG 重新包装为“Agentic RAG”的趋势。本文旨在对 RAG 技术及其与 Agent 的融合现状进行年中评估，澄清概念，并探讨
大模型时代，MCP (Meta-Config Protocol) 曾被寄予厚望，希望它能成为动态、自治的工具编排利器。然而，理想很丰满，现实很骨感。本文将深入剖析作者在使用MCP过程中遇到的问题，揭示其协议背后隐藏的“协议债”，并结合实际案例，探讨如何规避这些陷阱，实现更安全、高效的大模型工具集成。核心问题集中在Token Bloat (Token膨胀)、Namespace Collisions
想象一下，你的操作系统不再仅仅是处理代码，而是像人类一样思考、适应并协调任务。软件的构建不再依赖于死板的编程语言，而是通过动态、对话式的指令实时演进。这就是Agentic OS（代理操作系统），一种革命性的范式，其中大型语言模型（LLM）取代了传统的CPU，成为计算的“大脑”，而agentic languages（代理语言）使我们能够构建智能、协作的代理。拥抱未来，计算的未来是agentic的，它
大语言模型（LLM），如ChatGPT、Gemini和Claude，已经成为AI领域的核心驱动力。然而，这些模型的能力并非与生俱来，其效能很大程度上取决于输入指令的有效性。仅仅拥有优秀的提示词（Prompt）是不够的，更重要的是提供正确的上下文信息。上下文工程应运而生，它决定了我们如何构建和优化支持性信息，从而引导模型高效完成任务。本文将深入探讨上下文工程的概念、重要性以及最佳实践，助您在构建基于
当你在关注embedding模型领域时，Alibaba 最近发布的 Qwen3 embedding 系列无疑会吸引你的目光。该系列不仅推出了 embedding 模型，还发布了reranking 模型，各有三种尺寸（0.6B、4B、8B），它们都基于 Qwen3 基础模型构建，并专门针对检索任务进行了优化。本文将深入探讨如何使用 Qwen3-Embedding-0.6B 和 Qwen3-Reran
模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 正迅速成为互联网上的热门话题，其核心在于能够通过自动化任何软件来实现效率飞跃。它并非遥不可及的技术，而是可以落地应用，甚至在你的桌面电脑上运行。 本文将以 Mehul Gupta 发布的关于 MCP服务器 和 MCP教程 为基础，深入探讨这项技术的应用前景，尤其针对初学者，提供一份全面而易懂的入门指南。从基础概念到实际应用
曾经，人工智能（AI）领域的焦点集中在模型本身，诸如GPT、Gemini、Grok和Claude之间的竞争，以及Transformer与混合专家模型（Mixture-of-Experts）架构的优劣，衡量标准是基准测试、上下文窗口大小和每秒处理的token数量。然而，步入2025年，AI的发展格局已发生根本性转变。它不再仅仅是一场软件层面的竞赛，而是升级为一场围绕基础设施的军备竞赛。各国政府已经敏
在 GitHub Copilot 等工具显著提升开发者生产力的时代，隐私和数据所有权问题，尤其是在企业环境中，仍然是挥之不去的阴影。如果能拥有一种完全运行在你自己的机器上的人工智能编码助手，无需任何数据离开你的系统，岂不是两全其美？本文将深入探讨如何利用 Ollama 和 VS Code 构建这样一个本地化的 Copilot，它将帮助你生成和修改代码，并且完全离线运行，摆脱对外部 API 的依赖，
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