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从“语言模型”到“类人智能”，ChatGPT的爆火背后，是大语言模型技术的飞跃与演进。本文将带你穿越技术迷雾，从基础原理、模型训练到产业落地，系统梳理LLM的发展路径与关键节点。
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深入拆解 Agent 原理：LLM+工具+记忆+规划
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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。
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不想连云端也依赖？这份教程手把手带你把 Dify LLM 应用平台部署到本地，从环境配置到启动调试全流程复刻，助你在数据私有性、系统自控性上实现真正“自己掌握主动权”的开发体验。
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大模型的风口已至，但评估却始终是一道“看不清又绕不过”的门槛。本篇文章将从基础概念出发，手把手引导初学者理解大模型评估的核心逻辑与方法体系，厘清技术指标背后的实际含义，为后续深入探索打下坚实的认知地基。
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Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
AI圈纷纷传阅，Andrej Karpathy 的最新演讲全文来了
在首届 YC AI 创业学校上，OpenAI 创始科学家 Andrej Karpathy 发表最新演讲，深入探讨人工智能时代软件的三次变革、大语言模型（LLM）的新范式，以及如何重新定义编程与交互，为从业者和爱好者带来重要启发。
五大主流LLM应用平台横评：谁才是AI开发的最优解？
本报告深入分析了当前五款主流LLM应用平台（Dify、Coze、n8n、FastGPT、RAGFlow），从功能特性、适用场景、技术架构与市场定位等多个维度进行对比，旨在为同类产品的开发提供参考，助力团队明确市场方向、制定差异化竞争策略。
