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从Prompt到Multi-Agent 大模型应用架构演进
从单一提示到多智能体协作，AI应用架构的演进不仅是技术的迭代，更是生产力范式的重塑。本文将带你洞察这一转变背后的逻辑与趋势，理解它如何重新定义人与智能的关系。
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大模型的“幻觉”并不是偶然的错误，而是底层逻辑的必然产物。它们在生成内容时可能自信满满，却常常偏离事实。本文将带你深入理解幻觉的成因，并探讨如何在实践中有效缓解。
AI自动化实战：n8n+LLM的工作流搭建低成本高价值工作流
在自动化的浪潮中，很多团队依旧停留在“重复劳动”的泥沼：流程复杂、工具割裂、效率低下。本文将通过 n8n 与大语言模型的结合，展示如何真正释放自动化的潜力，让工作流从繁琐走向智能。
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在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，“重排”常被视为提升效果的关键一环，却也常因其技术门槛和实现复杂度而被忽视。本文将以通俗易懂的方式，系统梳理重排的作用机制、常见策略与落地实践，帮助你在构建RAG系统时做出更具针对性的设计与优化。
Mem0 获投2400万美金，为智能体打造记忆层
当智能体成为新一代平台级机会，谁在构建底层能力？Mem0以“记忆层”为核心，拿下2400万美元融资，押注AI的长期记忆与上下文理解。这一布局，或许正在重塑智能体的基础设施。
LoRA微调：大模型轻量级个性化训练的革新之道
在大模型时代，参数规模从百万级跃升到百亿、千亿级，能力不断增强，但开发者随之迎来了一个核心现实问题：成本高、门槛高、数据需求大。在实际业务落地中，“让模型适应我的场景”比“构建一个更大模型”更有价值。因此，轻量级微调技术成为行业焦点，而其中最具代表性的就是——LoRA（Low-Rank Adaptation）。
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AI训练师-大模型训练项目落地，避开 80% 人踩的坑
大模型时代，AI训练师的角色日益关键，但项目落地却常常陷入“看得懂流程，却踩了坑”的困境。本文结合真实案例，拆解训练项目中的常见误区与底层逻辑，帮助新手构建系统认知，也为有经验者提供复盘参考。
不会吧，大模型的尽头居然也是“带货”？
当大模型从“通用智能”走向“带货工具”，我们是否也该重新审视技术的边界与价值？本文从算力驱动的商业化趋势切入，探讨AI产品如何在流量逻辑与用户价值之间寻找新的平衡点。
AI大模型要颠覆淘宝、京东、拼多多等电商模式？想多了
ChatGPT 爆红近三年，国内巨头为 “不落后” 仓促入场，免费烧钱两年后陷入困境：上广告怕流失用户，增值服务难落地。就连寄予希望的 “AI 电商”，也因接口适配差（如豆包推过期链接）、“信息孤岛” 导致单平台闭环难满足用户 “货比三家” 需求，效果鸡肋。倒是从电商嵌入 AI 的反向尝试初显微光，只是盈利困局仍待破。
想用好AI Agent？你得先搞懂“短期记忆”和“长期记忆”的区别
在人工智能领域，记忆对于AI Agent的智能性和实用性至关重要。本文深入探讨了AI Agent的短期记忆和长期记忆的区别及其协同工作的机制。
