近期文章

分享一些蓝桥杯的参赛经验。

理解系统驱动、Python 运行库与开发工具包之间的 CUDA 版本匹配逻辑，告别环境配置的烦恼。

探讨如何从任务结果与执行轨迹两个维度，评估大模型智能体的工作流表现。

揭秘 DeepSeek R1 摆脱提示词依赖，通过大规模强化学习自发涌现思维链的底层逻辑。

深入解析大模型推理阶段的生成机制，探讨CPU与GPU的架构差异，以及显存带宽如何成为决定GPU推理速度的核心瓶颈。

详细解读 Anthropic 最新发布的 Agent Skills 架构理念、核心价值及实际用法，并对比现有技术剖析其在 AI 智能体开发中的破局点。

深入探讨 RAG 架构及其核心技术，从文档处理到向量数据库检索，揭示大模型解决幻觉问题并实现私有知识问答的底层逻辑。

本文揭秘了大语言模型如何将“预测下一个词”的本质，通过对话模板与上下文回显，转化为流畅的问答交互。

系统梳理了 Agent 的核心机制与工程化要点，包括记忆与规划、工具调用、RAG/MCP 协议、多智能体协作及主流框架选型。

从原理到工程落地解析了 ReAct 范式，涵盖 Thought-Action-Observation 循环、示例流程及常见问题应对。