原文: https://mp.weixin.qq.com/s/2KMaZPnLernKGLq2aLN_dQ欢迎关注公zh: AI-Frontiers

尤其是当“智元”这个词横空出世，在王小川等大佬和一众学术大咖的背书下，迅速形成了一种“共识幻觉”。很多人觉得：就是它了，这多有逼格，这多符合 AI 时代！

在使用Claude中，因为网络或者价格的原因，我们通常会使用到国内LLM的模型，为了便于管理模型provider，通常还会搭配 CC Switch一起使用。

一个高性能的 CLI 工具和可视化仪表盘，用于跟踪多个 AI 编码代理间的令牌使用情况和成本。

摘要： 在《死亡笔记》中，Ryuk作为死神伴侣为基拉提供了独特的视角和反馈。本文探讨如何利用LLM技术构建AI虚拟死神伴侣，通过精心设计的提示工程，生成符合死亡...

🚀 本文收录于Github：AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！

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作者： HOS(安全风信子) 日期： 2026-03-15 主要来源平台： GitHub 摘要： 本文深入探讨LLM与强化学习相结合的混合系统架构，从系统...

春节前，科技圈被一只“龙虾（OpenClaw）”突袭了。朋友圈里的各类标题党简直不忍直视：“AGI降临！”“打工人的终结者！”

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为适配不同LLM实例，我们为每个实例构建专属封装层，并在该层内设计统一的LLM推理系统调用。通过将LLM实例抽象为核心并实现标准化系统调用，AIOS凭借LLM核...

训练完后的模型如何给业务用呢？需要把模型的参数保存下来，给业务用，下次加载出来就可以了。同时前面定义的模型是输出最匹配的结果，但是每次输出结果...

准备完模型和训练数据后，我们可以开始计算损失函数，并开始训练。先使用Softmax 归一化‌，将模型输出的 logits 转换为概率分布（自动处...

前面我们介绍了构建LLM的完整流程，现在我们将所有流程串接起来，并开始训练整个模型。依次定义各个核心组件，首先是MultiHeadAttention

Transformer架构核心是输入输出编码器、多头注意力机制和前馈神经网络，前面介绍了编码器和注意力机制，本文通过前馈神经网络，将两者串联起来...

Transformer架构是深度学习领域的革命性设计，由谷歌大脑团队在2017年提出，通过自注意力机制彻底改变了序列建模方式。其核心优势在于并行...

前面介绍了单独的匹配，如果把这个匹配过程接入到LLM，就是完整的RAG，即检索增强生成。我们先看看上一个例子还没介绍的最后几行代码

在介绍完Cline和MCP server的详细交互流程后Cline交互协议(1):MCP交互流程，我们看下最重要的和LLM的交互协议。同样我们在中间加一层代理，...

LangChain 是一个 LLM 编程框架，提供模块化组件（如 Chains、Agents、Memory 等），帮助开发者通过代码灵活编排大语...