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RAG实践技巧：将向量库降级为“语义路由器”，让答案更合理
随着模型上下文长度的增加和知识库的扩展，传统的向量化方法在RAG中的应用逐渐暴露出其局限性。本文将深入探讨RAG技术的核心链路，分析向量化在其中的作用，并提出一种新的架构：将向量库降级为“语义路由器”，结合结构化的知识库，以解决语义相似性与答案相关性之间的矛盾，从而让生成的答案更加合理和精准。
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我们聊一聊上下文工程
在大模型时代，“上下文”不再只是输入框里的几句话，而是贯穿产品设计、交互策略与智能响应的核心工程。本文从产品视角出发，系统梳理上下文工程的关键构成与设计逻辑，结合真实案例，探讨如何通过“构建上下文”来提升智能体的理解力、响应力与业务适配力。
从零学习大模型（15）——大模型评估与 LLM 自动化评估
本文将围绕阅读理解、问答、代码生成、数学推理等核心任务的评估方法展开，探讨 Benchmark 如何检测 LLM 的真实性、流畅度与幻觉，并揭示如何利用 LLM 自身能力实现对其他模型 / 任务的自动化评估。
一篇文章系统看懂 AI 文生图原理
AI文生图技术正在改变内容创作的边界，但你真的理解它的底层原理吗？本文将从系统视角出发，带你厘清扩散模型的生成机制、关键技术路径和演化趋势，用通俗易懂的方式打开“一句话生成一张图”背后的黑盒世界。
从零学习大模型（14）——大模型多端部署与推理加速：突破算力与能效瓶颈
在人工智能模型从训练到落地的全生命周期中，部署、分布式训练与推理加速构成了技术落地的核心链条。随着大模型参数量突破千亿级，传统单卡训练和单机推理已无法满足需求，而跨平台部署的碎片化问题更对工程化能力提出了严苛挑战。本文将围绕多端部署框架、推理加速技术与分布式训练方案展开，揭示如何通过技术协同突破算力与能效的双重瓶颈。
从零学习大模型（13）——RAG 与 Agent 进阶：基于 LangChain 的落地实践与框架解析
大模型落地到底难在哪？ RAG与Agent虽火，但如何从概念走向实战，真正用得好、用得巧？本文围绕 LangChain 的核心能力展开，从底层原理到项目拆解，带你理解每一步如何协同：如何构建对话式Agent、如何组织调用链路、如何实现多模态交互……
OpenAI Bob McGrew：推理是 25 年机会最大的领域
OpenAI 前研究掌门 Bob McGrew 用一句话点破 2025：预训练红利见顶，真正的机会在“推理”。从 O1 到 O3，短短半年模型学会“先打草稿再回答”，思维链（CoT）让 AI 从黑盒变可解释、可审计、可 Agent。文章拆解四重信号：算力瓶颈、模型黑箱化、机器人窗口期、专有数据价值重估——想在大厂夹缝里活下来，就得把业务翻译成模型能推理的流程，而不是再炼一次通用大模型。
深度解析： AI 幻觉的形成和应对路径
从技术原理到实际使用，大模型的“幻觉”问题始终绕不开：它不仅影响输出准确性，更关系到业务决策与风险控制。本文将深入剖析AI幻觉的形成原因，探讨应对路径与工程优化思路，并从使用者视角出发，提出如何“和幻觉共处”的实践建议。
从零学习大模型（12）——混合专家模型（MoE）：让大模型 “分工协作” 的高效架构
本期我们从零起步，拆解 MoE 的核心理念与架构优势，透视背后的“专家调度”机制，探索如何通过“分工协作”赋予大模型更灵活的表现力与算力效率。
从零学习大模型（11）——模型压缩与量化：让大模型 “轻装上阵” 的核心技术
大模型“烧钱”又“吃资源”？压缩与量化技术才是让它轻装上阵的关键一招。本文手把手拆解核心原理与常见手法，帮你厘清技术演进脉络，打好基础理解一切模型优化策略的关键一步。
从零学习大模型（10）——从 SFT 到 RLHF：大模型如何学会 “符合人类期待”？
监督微调（SFT）让大模型能 “听懂指令”，但要让模型 “说的话符合人类偏好”—— 比如回答更礼貌、推理更严谨、拒绝有害请求，还需要人类反馈强化学习（RLHF）。这种从 “能做” 到 “做好” 的跨越，正是对齐技术（Aligning）的核心目标。RLHF 并非简单的 “二次训练”，而是通过人类反馈构建 “奖励信号”，让模型在试错中学会贴近人类价值观。
从零学习大模型（9）——大模型监督微调进阶：从数据工程到推理强化的微调全流程
从数据工程到强化推理，监督微调的每一环节都决定着大模型的实际表现。本篇将系统梳理大模型微调的全流程，不仅是一次知识的深度补完，更是助力技术团队构建高质量微调体系的实战指南。