探索 DeepSeek R1 中的强化学习
llmtrend DeepSeek 中的强化学习技术代表了人工智能领域的前沿探索，其蕴含的创新理念和实践成果为该领域的未来发展描绘了一幅充满希望的蓝图。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，强化学习必将在人工智能的发展进程中发挥更为关键的作用，推动人工智能技术迈向新的高度。
2025
探索12个免费的AI工具：提升你的创造力与生产力
LLM正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作方式。从简单的文本生成到复杂的图像识别，AI技术正渗透到我们日常工作的每一个角落。幸运的是，有许多免费且易于使用的AI工具可供我们探索和利用。本文将详细介绍12个免费的AI工具，这些工具旨在提升你的创造力、生产力，甚至为你带来乐趣。
随着 LLM技术的升级，IT 失业率上升至 5.7%
根据咨询公司扬科联合公司（Janco Associates）基于美国劳工部数据发布的一份报告，随着LLM技术能力的升级，失业的信息技术行业从业者人数从去年 12 月的 9.8 万人增至上个月的 15.2 万人。失业率从去年 12 月的 3.9% 升至今年 1 月的 5.7%
llm agent框架介绍：使用LangGraph构建Agent
llm agent框架LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链，而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，并根据当前状态决定下一步的行动。
llm agent框架介绍：利用 AutoGen 框架探索多智能体对话模式
llm agent框架AutoGen 是微软发布的开源编程框架，旨在构建人工智能智能体，并促进多个智能体之间的协作以解决任务。它为创建和编排 LLM 智能体提供了易用的框架，支持多种对话模式、工具集成以及自定义 LLM 客户端。
llm agent框架介绍：使用CrewAI构建多智能体系统
在人工智能飞速发展的当下，多智能体系统（MAS）凭借其独特的协作优势，成为解决复杂任务的有力工具。CrewAI 作为一款开源llm agent框架，为设计和管理多智能体系统提供了便捷途径，在多个领域展现出巨大潜力。
RAG切块策略深度解析与实践指南
检索增强生成（RAG）技术是挖掘核心知识的关键。而在 RAG 系统中，切块（chunking）策略的运用至关重要，它直接关乎系统的性能与效果，决定着能否精准、高效地从庞大信息库中提取并利用知识。随着数据量和业务需求的变化，持续优化切块策略是确保 RAG 系统性能稳定、高效的关键。
llm rag技术对比：RAG vs KAG vs CAG
CAG 与 RAG 相结合，利用 CAG 预加载常见问题的答案，提高常见问题的响应速度；对于动态数据和新问题，则借助 RAG 进行实时检索和回答，实现优势互补。在法律领域，将 KAG 的知识图谱推理与 RAG 的实时检索相结合，可以实现依据法律知识图谱进行案件分析和推理。
LLM Prompt技巧深度解析与实践指南
LLM Prompt技巧在提升大型语言模型性能方面具有重要作用。通过精心设计prompt，我们可以引导模型生成更加准确、相关且符合期望的输出。通过不断尝试不同的prompt设计方法和策略，我们可以逐渐掌握这些技巧并提升自己的LLM应用能力。
什么是COT（Chain of Thought Prompting）
COT技术是一种自然语言处理（NLP）领域的创新方法，旨在通过引导AI系统逐步思考问题的过程，从而提高其推理能力。在Wei等人（2022）的研究中，首次提出了COT提示的概念，即通过中间推理步骤实现复杂推理能力,这种方法模仿了人类的解题方式.