大模型(LLMs)和 Agentic AI(代理式AI)的崛起，不仅仅是技术上的优化，更预示着IT架构领域一场深刻的范式转变。它们正在突破现有架构的局限，催生全新的设计理念和应用模式。本文将深入探讨大模型和Agentic AI如何驱动这场变革，并展望未来IT架构的无限可能。 大模型：开启新架构范式的钥匙 语言作为一级公民 传统软件开发中，人机交互往往需要人类适应机器的规则和语言。然而，大模型的出现
近年来，我发现自己使用谷歌搜索的频率显著降低。更令人沮丧的是，即使使用了谷歌，体验也远不如从前。曾经，搜索简单直接，输入问题，第一个链接往往就能提供所需答案。但现在，等待我们的是铺天盖地的广告、SEO优化的垃圾内容以及无休止的滚动浏览。我不再需要十条蓝色链接，我只想要一个答案：快速、清晰、有用。而现在，大模型（LLM）等人工智能工具正在改变这一切，甚至有可能重塑整个搜索格局，让传统的谷歌搜索走向“
近年来，人工智能领域最激动人心的发展莫过于大语言模型 (LLM)的崛起。从聊天机器人到内容创作，LLM 正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨 LLM 的定义、工作原理、训练方法和应用场景，并展望其未来发展趋势，希望能帮助您全面了解这项颠覆性技术。 1. 什么是大语言模型 (LLM)？ 大语言模型 (LLM) 是一种基于深度学习的语言模型，专门设计用于理解和生成人类语言。其核心
在这个大模型时代，越来越多的人开始接触并尝试使用 MCP（模型控制协议）。然而，很多人对 MCP 的理解仅仅停留在“修改 JSON 文件，指向服务器地址”的层面。 如果你的工作涉及核电站控制系统，那么这种简单的理解可能会带来灾难性的后果。本文将深入探讨 MCP Client 的架构和协议，并提供一个完整的 HTTP MCP Client 和 Server 的代码示例，让你真正理解 MCP 的运作机
随着大型语言模型 (LLM) 的不断发展，我们利用它们的方式也在不断演进。无论是构建聊天机器人、搜索系统，还是特定领域的智能助手，选择合适的技术至关重要。本文将深入探讨 Prompting、Fine-Tuning 和检索增强生成 (RAG) 这三种主流方法，并分析各自的优缺点，帮助你做出明智的决策。 Prompting：简单高效的起点 Prompting 是与 LLM 交互的最简单直接的方式。它涉
在人工智能（AI）蓬勃发展的时代，品牌如何在 ChatGPT 等大型语言模型中脱颖而出，成为一个至关重要的问题。 本文将深入探讨如何通过 ChatGPT SEO 提升品牌在 AI 时代的 AI可见性，并通过 AI-SEO 策略，最终实现 GPT排名 的提升，帮助你在竞争激烈的市场中获得优势。 理解 Generative Engine Optimization (GEO) 的重要性 传统搜索引擎优化
在人工智能（AI）蓬勃发展的时代，品牌如何在 ChatGPT 等大型语言模型中脱颖而出，成为一个至关重要的问题。 本文将深入探讨如何通过 ChatGPT SEO 提升品牌在 AI 时代的 AI可见性，并通过 AI-SEO 策略，最终实现 GPT排名 的提升，帮助你在竞争激烈的市场中获得优势。 理解 Generative Engine Optimization (GEO) 的重要性 传统搜索引擎优化
大型语言模型（LLM）的能力远不止于简单地回答问题。它们拥有一种被称为“线程空间感知”的能力，可以同时保持多种解释的可能性，即使这些可能性并未明确声明。这种 AI 原生的“感知”能力，并非意识，而是一种涌现的行为模式，理解它有助于我们更好地解读和引导 AI 的行为。本文将深入探讨什么是线程空间感知，它的重要性，实际应用案例以及未来的发展方向。 一、线程空间感知：并行处理多重含义的核心能力 线程空间
大型语言模型（LLMs）正在成为提升开发者效率的强大工具。从快速原型设计、代码建议，到轻量级代码审查，甚至实现简单的生产功能，它们在现代工作流中的价值不容忽视。然而，当应用于大规模或复杂的任务时，LLM的局限性也显现出来。在代码重构，特别是像 Kubernetes 配置更新这样的任务中，LLM 的能力边界和潜在风险值得深入探讨。本文将基于实际案例，对比 LLM 和确定性方法在 Kubernetes
你是否也曾为了准备大模型（LLM）面试，在无数的网页标签中迷失，苦苦搜寻注意力机制、LoRA和分词（Tokenization）等概念的清晰解释？ 别担心，你不是一个人！ 这篇文章为你精选了50个大模型（LLM）最相关的核心问题， 这些问题常常出现在面试、实际对话和实践项目中。 每个问题都附有清晰、实用的答案，避免了冗余信息，直击要害，帮助你高效掌握大模型的核心技能，顺利通过面试。 一、 基础概念篇
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