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大语言模型（LLM）本身是无状态的,怎么固化记忆

大语言模型（LLM）本身是无状态的，无法直接“记住”历史对话或用户特定信息大语言模型（LLM）本身是无状态的，无法直接“记住”历史对话或用户特定信息，但可以通过架构改进、外部记忆整合、训练方法优化等方案实现上下文记忆能力
ZhangJiQun&MXP·2025-05-21 17:28

SDU棋界精灵——FunASR语音识别模型

其与项目的WebSocket通信协议、LLM模块及IOT控制功能深度集成，为智能硬件的语音交互提供了高效的解决方案。开发者可根据硬件算力和网络环境选择合适的模式，快速搭建定制化的语音识别服务。一、模型
垂陌洛城东·2025-05-21 17:26

五分钟带你学习LangChain 框架

LangChain可以轻松管理与LLM的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，以下LangChain框架提供的几个主要模块，这些模块按照逐渐增加的复杂性排列如下：模型（models):LangChain
程序员二飞·2025-05-21 09:35

Dify 安装与使用常见错误及解决方案大全

Dify作为一个强大的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，其安装、配置和使用过程中可能会遇到各种问题。
超人阿亚·2025-05-21 09:04

【LangChain】LangChain框架快速入门

LangChain框架是什么LangChain是一个用于构建和部署基于语言模型（如大型语言模型，LLM）的应用程序的框架。
古月居GYH·2025-05-21 09:04

AI测试入门：什么是 LangChain（LLM的应用开发框架）？

AI测试入门：什么是LangChain（LLM的应用开发框架）？1.什么是LangChain？
blues_C·2025-05-21 09:34

LangChain-RAG学习之 LangChain框架入门

它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。
小江爱学习~·2025-05-21 09:01

Ai学习之LangChain框架

它提供了标准接口、工具和抽象，帮助开发者更高效地构建和部署与LLM相关的复杂应用，而不必从头开始处理所有底层细节。其本质上就是基于大模型研发的框架，可以大大降低开发者的开发工作量。
MClink·2025-05-21 08:28

Google提示词工程白皮书解析

文章目录一、提示词工程的核心原理LLM的本质与目标提示工程的核心价值二、关键输出配置参数温度（Temperature）Top-K与Top-P采样推荐参数组合三、核心提示词技术基础技巧进阶技巧高级推理技术四
珠峰日记·2025-05-21 06:47

【NLP】34. 数据专题：如何打造高质量训练数据集

在大语言模型（LLM）如GPT、BERT、T5爆发式发展的背后，我们常常关注模型架构的演化，却忽视了一个更基础也更关键的问题：训练数据从哪里来？这些数据是如何清洗、筛选和标注的？
pen-ai·2025-05-21 02:52

编写大模型Prompt提示词方法

明确目标和任务//调用LLM进行分析constprompt=`你是一名严格而友好的英语口语评分官，专业背景包括语音学（phonetics）、二语习得（SLA）和自动语音识别（ASR）。
打小就很皮...·2025-05-21 00:08

【MCP（Model Context Protocol）动态上下文增强：精准度的基石】

MCP（ModelContextProtocol）通过其创新的协议架构与核心组件设计，显著提升了大语言模型（LLM）的精准度与执行能力。
调皮的芋头·2025-05-20 21:19

模型无关的 AI 集成革命：MCP 协议解读

MCP（ModelContextProtocol）是一种让LLM应用无缝连接外部数据的协议，工作在应用层而非模型层，像AI界的"万能Type-C接口"。
XTool 极客工具·2025-05-20 21:19

TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南

引言随着对大型语言模型(LLM)的需求不断增长，确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。
知来者逆·2025-05-20 16:21

剖析提示词工程中的递归提示

从认知科学与LLM原理看递归提示的“为什么”：模拟人类的认知
由数入道·2025-05-20 14:11

大模型复杂问题破局：思维树（ToT）技术实战指南

在开发大语言模型（LLM）应用时，我们常遇到这样的困境：面对数学推理、战略规划等复杂任务，即使使用链式思考（CoT）提示，模型仍容易陷入单一路径的局限，无法有效探索多种可能。
佑瞻·2025-05-20 13:04

大模型开发必学：自动推理与工具调用（ART）技术实战攻略

在调试大语言模型（LLM）处理复杂任务时，你是否经常陷入这样的困境？
佑瞻·2025-05-20 13:04

大模型工程化基础概念

智能体（Agent）通过大语言模型（LLM）构建感知-规划-执行闭环，结合记忆模块（如向量数据库）、工具链（RPA/API）实现自主任务分解，其工程框架包含知识库增强、工具代理引擎等组件。
看今朝··2025-05-20 12:56

自适应Prompt技术：让LLM精准理解用户意图的进阶策略

开发｜界面｜引擎｜交付｜副驾——重写全栈法则：AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践，持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~一、核心挑战：传统Prompt的局限性传统静态Prompt（如“请详细回答以下问题”）存在三大瓶颈：意图模糊：用户需求隐含在复杂上下文中，单一指令难以捕捉深层语义。场景适应性差：同一问题在不同领域需差异化响应（如医疗咨询与编程提问）。交互效率低：需用户反复调整P
nine是个工程师·2025-05-20 09:09

国内可用的Web Search API： 让你的LLM大模型AI应用接入互联网搜索能力

国内可用的WebSearchAPI：让你的LLM大模型AI应用接入互联网搜索能力关键词：WebSearchAPI、互联网搜索、LLM大模型、AI应用、实时数据获取、技术解析一、引言在当前国内应用场景中，
成旭先生·2025-05-20 05:40

为什么RAG系统“一看就会，一做就废“？

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，检索增强生成（RAG）技术作为一种结合检索技术和LLM提示的创新架构，因其在结合外部知识库和生成模型方面的卓越表现而备受关注。
AI大模型系统化学习·2025-05-20 05:07

搜索引擎的search api有哪些

目前国内有博查AI搜索SearchAPI，国外有GoogleSearchAPI、BingSearchAPI，以及Exa等为LLM优化过的搜索引擎提供SearchAPI。
Ava的硅谷新视界·2025-05-20 05:37

论文翻译：ACL-2024.Yiming Huang.Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators

Competition-LevelProblemsareEffectiveLLMEvaluatorshttps://aclanthology.org/2024.findings-acl.803.pdf《竞赛级问题作为有效的LLM
CSPhD-winston-杨帆·2025-05-20 03:57

大型语言模型应用十大安全风险

40多页LLM应用的十大风险这是一份关于LLM应用的十大风险（2025版），有一定的参考价值。
shadowcz007·2025-05-20 02:48

AI与产品架构设计（1）：提示词工程的策略、技术与实践

与传统软件开发直接编写代码实现功能不同，提示词工程通过精心设计的**提示词（Prompt）**来引导大语言模型（LLM）产生期望的行为和输出。
Dr.Water·2025-05-20 01:41

AI与产品架构设计（2）：Agent系统的应用架构与落地实

其在架构中的独特定位AIAgent（人工智能代理）是一种模拟人类智能行为的自主系统，通常以大型语言模型（LLM）作为核心引擎。
Dr.Water·2025-05-20 01:39

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-05-20 00:30

【Rust日报】MCP 的 Rust 实现

AnthropicMCP的Rust实现在LLM领域，MCP是指ModelContextProtocol，即模型上下文协议。
Rust语言中文社区·2025-05-19 23:26

MCP 协议为何不如你想象的安全？从技术专家视角解读

：协议自身的安全性不足，包括缺乏标准化的身份认证机制及存在可能执行恶意代码的风险；用户体验方面的局限，如缺乏工具风险分级和成本控制；大语言模型安全方面的挑战，特别是提示词注入和敏感数据泄露的风险；以及LLM
·2025-05-19 23:17

论文阅读：2024 ACM SIGSAC Optimization-based Prompt Injection Attack to LLM-as-a-Judge

总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328Optimization-basedPromptInjectionAttacktoLLM-as-a-Judgehttps://arxiv.org/pdf/2403.17710https://www.doubao.com/chat/4012027006548226
CSPhD-winston-杨帆·2025-05-19 22:48

一款可以离线使用的本地大模型

在本地电脑上跑大语言模型（LLM），已经不
斯文by累·2025-05-19 17:42

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识①

（1）目前主流的开源模型体系有哪些？1.GTP（GenerativePer_trainedTransformer）系列，是由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。2.BERT（BidirectionalEncoderRepres
小oo呆·2025-05-19 03:11

深入解析大型语言模型(LLM)：基础知识与应用案例

深入解析大型语言模型(LLM)：基础知识与应用案例一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的一项重要突破，正在深刻地改变我们与计算机交流的方式。
大模型产品经理·2025-05-19 03:40

p40上编译vllm0.8.6

目录前言编译内容前言编译内容(/data1/ai-llm/env/my-vllm-gpu)[root@localhostvllm-gpu]#TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1;7.0;8.0
tianjun2012·2025-05-19 02:37

LlamaIndex第三篇 数据加载和转换

在让选定的LLM处理您的数据之前，首先需要对数据进行预处理和加载。这一过程类似于机器学习领域中的数据清洗/特征工程流程，或是传统数据环境中的ETL（提取-转换-加载）管道。
王学政2·2025-05-19 01:03

LlamaIndex第二篇 使用LLMs和Embeddings向量模型

使用LLM构建基于LLM的应用程序时，首要考虑之一就是选择使用哪种大语言模型——不同模型各有所长且价格各异，您甚至可能需要组合使用多个模型。
王学政2·2025-05-19 01:32

大模型学习路线

学习目标LLM系统知识（从入门到入土）学习内容大模型基座&大模型部署：大模型学习路线（1）——大模型基座&大模型部署_大模型的学习路线-CSDN博客数据工程（数据预处理）：大模型学习路线（2）——数据工程
Giao00001·2025-05-19 00:25

【拥抱AI】Deer-Flow字节跳动开源的多智能体深度研究框架

该项目基于LangGraph和LangChain框架构建，旨在通过整合语言模型（LLM）与专业工具链（如网络搜索、爬虫、代码执行），实现端
奔跑草-·2025-05-19 00:53

《Python星球日记》 第87天：什么是大语言模型 LLM？

——屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、LLM简介1.什么是大语言模型？
Code_流苏·2025-05-18 13:09

大模型Agent方向论文阅读DAY1：《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》

由于它们所展示的多功能和卓越的功能，大型语言模型（LLM）被视为通用人工智能（AGI）的潜在火花，为构建通用AI代理提供了希望。许多研究工作都利用LLM作为构建AI代理的基础，并取得了重大进展。
feifeikon·2025-05-18 12:02

LLM笔记（五）概率论

1.随机变量与概率分布：模型输出的基础在LLM中，随机变量最直观的体现就是模型预测的下一个token。每个时刻，模型都会输出一个概率分布，表示词汇表中每个token可能是"下一个词"的概率。
Jerry3538·2025-05-18 10:18

开源项目安装与配置指南：bolt.diy

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bolt.diy1.项目基础介绍bolt.diy是一个开源项目，旨在提供一个可以选择不同大型语言模型（LLM）的编程辅助工具
咎丹娜·2025-05-18 09:38

AI开发中的Token：从基础到优化全解析

一、Token的含义详解在AI应用开发中，尤其是在基于大语言模型（LLM）的系统中，token是模型处理和生成文本的基本单位。
爱的叹息·2025-05-18 07:58

多模态大模型综述《A Survey on Multimodal Large Language Models》

使得图像对齐到llm表征空间，数据来源于互联网上的图像对。指令微调是专业能力，提升在下游任务上的性能
yang_daxia·2025-05-18 06:44

A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving

本文是LLM系列文章，针对《ASurveyonMultimodalLargeLanguageModelsforAutonomousDriving》的翻译。
UnknownBody·2025-05-18 05:41

Dify与扣子智能体系统：AI应用开发平台深度对比与使用指南

这两个平台各具特色，Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，而扣子则是字节跳动推出的新一代AI大模型智能体开发平台。
Jackzaker·2025-05-17 23:28

大模型数据分析破局之路20250512

大模型数据分析破局之路本文面向AI初学者、数据分析从业者与企业技术负责人，围绕大模型如何为数据分析带来范式转变展开，从传统数据分析困境谈起，延伸到LLM+MCP的协同突破，最终落脚在企业实践建议。
Narutolxy·2025-05-17 21:47

大语言模型与多模态模型比较

一、核心差异：输入数据类型与模态融合输入数据类型LLM：仅处理文本数据，例如文本分类、机器翻译、问答等任务，通过大规模语料库学习语言规律。
有梦想的攻城狮·2025-05-17 19:32

一文读懂 LangChain + 大模型应用开发：打造你的智能 AI 助手

一文读懂LangChain+大模型应用开发：打造你的智能AI助手LLM（大语言模型）已经火遍全网，而LangChain是构建AIAgent、聊天机器人和自动化流程中不可或缺的开发框架。
风亦辰739·2025-05-17 15:03

VLA、LLM和VLM

在机器人和具身智能领域，VLA、LLM和VLM各自代表不同的概念：1.
qq_50857609·2025-05-17 14:23
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