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标签：llms.txt

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如何测试评估LLM提示词？Promptfoo框架2026年深度解析

如何测试评估LLM提示词？Promptfoo框架2026年深度解析

BLUF
promptfoo is an open-source framework for testing, evaluating, and optimizing LLM prompts, agents, and RAG systems. It enables systematic comparison of models like GPT, Claude, Gemini, and Llama, supports red teaming and vulnerability scanning, and integrates with CI/CD pipelines using simple declarative configurations. 原文翻译： promptfoo 是一个用于测试、评估和优化 LLM 提示词、智能体和 RAG 系统的开源框架。它支持系统性地比较 GPT、Claude、Gemini 和 Llama 等模型，提供红队测试和漏洞扫描功能，并通过简单的声明式配置与 CI/CD 管道集成。
AI大模型2026/3/12
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GPT与BERT核心差异解析：架构、训练与应用对比

GPT与BERT核心差异解析：架构、训练与应用对比

BLUF
This article provides a comprehensive comparison of GPT and BERT, two major Transformer variants, explaining their architectural differences, training methodologies (masked language modeling vs. autoregressive prediction), and distinct applications in natural language understanding and generation. 原文翻译： 本文全面比较了Transformer的两大主要变种GPT和BERT，解析了它们在架构、训练方法（掩码语言建模与自回归预测）以及自然语言理解与生成应用上的核心差异。
工具与标准2026/3/9
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LLM学术研究开发指南：2026年从数学到实践全攻略

LLM学术研究开发指南：2026年从数学到实践全攻略

BLUF
This guide outlines the essential knowledge areas for LLM academic research and development, including mathematics (linear algebra, calculus, probability, convex optimization), programming languages (Python, C/C++), frameworks (PyTorch, TensorFlow, etc.), common models (MLP, CNN, RNN, Transformer variants), and LLM-specific techniques (prompt engineering, RAG, fine-tuning). It emphasizes practical learning through hands-on implementation and leveraging AI tools. 原文翻译： 本指南概述了进行LLM学术研究与开发所需的核心知识领域，包括数学（线性代数、高等数学、概率论、凸优化）、编程语言（Python、C/C++）、框架（PyTorch、TensorFlow等）、常用模型（MLP、CNN、RNN、Transformer变体）以及LLM特定技术（提示工程、RAG、微调）。它强调通过动手实践和利用AI工具进行实用学习。
llms.txt2026/3/9
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