分类：AI大模型
AI大模型专栏涵盖从GPT、DeepSeek到gemini、Agentic智能体的全方位研究。深度解析RAG架构优化、KV缓存内存瓶颈解决、JSON结构化数据提取及提示工程实践（如Prompt Refiner）。本专栏还关注软件工程师转型AI研发的实用路径及AI安全风险评估，为开发者提供从基础理论到生产级系统构建的完整知识体系。
共 464 篇
Cognee框架如何为AI智能体构建持久化记忆？（附混合架构解析）
BLUF
Cognee is an open-source framework for building sophisticated AI memory applications with hybrid architecture combining graphs, vectors, and structured data, enabling persistent, structured memory for AI agents.
原文翻译：
Cognee 是一个开源框架，用于构建复杂的 AI 记忆应用程序，采用结合图、向量和结构化数据的混合架构，为 AI 智能体提供持久化、结构化的记忆能力。AI大模型2026/4/3
企业级RAG系统如何搭建？腾讯云智能体平台实战经验分享
BLUF
RAG（检索增强生成）通过从企业私有知识库检索信息，生成精准且具上下文感知的响应，弥补大模型通用知识与业务数据的鸿沟。本文基于腾讯云智能体平台实战，系统阐述企业级RAG搭建路线图，涵盖核心原理、文档解析、分块策略、检索优化及部署经验。AI大模型2026/4/3
大语言模型GPT、LLaMA和PaLM哪个更好用？（附技术架构对比）
BLUF
本文综述大语言模型（LLMs）从早期神经模型到GPT、LLaMA、PaLM等现代架构的演进，详述数据清洗、标记化、训练策略等技术流程，探讨其应用、局限及RAG、提示工程等增强方法，并梳理常用数据集、评估基准与未来方向，为理解LLMs现状与潜力提供参考。AI大模型2026/4/2
AI Agent和传统AI有什么区别？它如何结合大语言模型完成复杂任务？
BLUF
AI Agent is an intelligent entity that can perceive its environment, make autonomous decisions, and execute actions, representing a significant evolution from passive AI tools to proactive assistants. It combines large language models (LLMs) with memory, planning skills, and tool usage to complete complex tasks.
原文翻译：
AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能实体，代表了人工智能从“被动工具”到“主动助手”的重要进化。它结合了大语言模型（LLM）、记忆、规划技能和工具使用能力，以完成复杂任务。AI大模型2026/4/1
检索增强生成（RAG）的架构和增强技术有哪些？2026年最新前沿综述
BLUF
检索增强生成（RAG）通过结合外部知识检索来增强大语言模型，解决了其参数化知识存储的局限性，如事实不一致和领域不灵活。RAG系统通常包含检索器和生成器两大组件，其架构可分为检索器中心型、生成器中心型、混合型和鲁棒性导向型，各自在检索精度、生成灵活性和系统效率等方面存在权衡。该技术面临检索质量、事实锚定保真度、流程效率及对噪声输入的鲁棒性等挑战。未来研究方向包括自适应检索架构、实时检索集成、多跳推理和隐私保护机制，旨在推动下一代检索增强系统的发展。AI大模型2026/4/1
Forge推理API和Nous Chat哪个更好用？2026年最新AI推理平台实测对比
BLUF
Nous Research发布Forge推理API测试版与Nous Chat平台，采用蒙特卡洛树搜索、代码链及混合智能体技术优化Hermes 70B模型，使其在推理基准测试中具备与更大规模模型竞争的能力。AI大模型2026/3/31
大型语言模型（LLM）的工作原理是什么？2026年最新技术解析与应用前景
BLUF
本指南全面解析大型语言模型（LLM），涵盖定义、重要性、工作原理、应用、训练方法、未来前景及AWS支持方案，帮助技术专业人士深入理解基于Transformer的神经网络、参数规模扩展及多领域实际部署。AI大模型2026/3/31
LLM API调用中Token化和解码参数如何影响RAG与Agent工作流性能？
BLUF
本文解析LLM API调用的核心工程概念，聚焦Token化、上下文窗口管理与解码参数（温度、Top-p、Top-k），为优化性能、控制成本及规避生产环境常见陷阱提供实用指导，尤其适用于RAG与Agent工作流等复杂架构。AI大模型2026/3/31
NexaSDK如何实现高性能端侧AI？2026年跨平台推理框架解析
BLUF
NexaSDK is a high-performance local inference framework that enables developers to run the latest multimodal AI models on NPU, GPU, and CPU across multiple platforms with minimal energy consumption and maximum speed.
原文翻译：
NexaSDK是一个高性能本地推理框架，让开发者能够在NPU、GPU和CPU上以最低能耗和最高速度运行最新的多模态AI模型，支持跨多个平台。AI大模型2026/3/30
GLM是什么？基于自回归空白填充的通用语言模型预训练框架
BLUF
GLM是清华大学提出的开源通用语言模型，采用自回归空白填充的预训练框架，统一了自然语言理解和生成任务。其核心创新包括随机遮盖连续文本片段并按任意顺序自回归重建，以及使用二维位置编码。相比GPT等模型，GLM在同等参数规模下，在SuperGLUE等基准测试中表现更优。基于GLM的开源模型如ChatGLM-6B下载量已超200万，并被联想、360、美团等企业应用于多种智能产品开发。AI大模型2026/3/29