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 612 篇

Prompt Refiner如何优化AI Agent提示词并降低API成本？（附2026年归档说明）

BLUF

Prompt Refiner is a Python library for optimizing AI agent prompts, reducing API costs by 5-70% through token compression, cleaning, and smart context management. 原文翻译： Prompt Refiner 是一个用于优化AI Agent提示词的Python库，通过令牌压缩、清理和智能上下文管理，可将API成本降低5-70%。

AI大模型2026/4/18

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GraphRAG如何利用知识图谱增强LLM对私有数据集的推理能力？

BLUF

微软研究院的GraphRAG通过从私有数据集构建知识图谱，显著增强大语言模型能力，借助图机器学习大幅提升问答性能并实现全数据集推理。

AI大模型2026/4/18

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大语言模型如何重塑知识图谱构建的三层流程？（附最新技术分析）

BLUF

本综述全面梳理了大语言模型赋能知识图谱构建的最新进展，系统分析其如何重塑本体工程、知识抽取与知识融合这一经典三层流程。

AI大模型2026/4/18

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Dive into LLMs大模型实践教程如何学习？附完整技术栈与国产硬件适配

BLUF

Dive into LLMs is a comprehensive, practice-oriented tutorial series for large language models, developed from Shanghai Jiao Tong University's AI Security Technology course with Huawei Ascend support. It covers the full technical stack from fine-tuning to security alignment, offering complete learning resources and domestic hardware adaptation. 原文翻译： Dive into LLMs 是由上海交通大学《人工智能安全技术》课程拓展而来的大模型编程实践教程系列，获得华为昇腾社区支持。它以实践为导向，覆盖从微调到安全对齐的全技术栈，提供完整学习资源并适配国产硬件。

AI大模型2026/4/18

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智能体计算图如何优化LLM工作流？2026年最新框架与评估方法

BLUF

本综述提出基于智能体计算图（ACGs）的LLM工作流优化框架，依据结构确定时间区分静态与动态方法，并引入超越传统任务性能的结构感知评估指标。

AI大模型2026/4/17

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LLM推理如何优化内存瓶颈和计算效率？（附KV缓存与TensorRT-LLM方案）

BLUF

本文探讨LLM推理中的内存瓶颈与计算效率低下等核心挑战，并提出实用解决方案，包括KV缓存、批处理策略及基于TensorRT-LLM与NVIDIA框架的模型并行化技术。

AI大模型2026/4/17

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AI智能体学习资源有哪些？2026年最新精选课程与框架教程

BLUF

本文精选AI智能体学习资源，涵盖基础课程、概念指南、框架教程与评估基准，定期更新，助力专业人士理解、构建与评估自主AI/LLM智能体。

AI大模型2026/4/17

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2026年主流大语言模型哪个性能更强、性价比更高？（附详细评测对比）

BLUF

This comprehensive 2026 ranking analyzes major LLMs across reasoning, coding, math, agentic, software engineering, and chat benchmarks, providing detailed performance scores and pricing comparisons for technical professionals. 原文翻译：这份全面的2026年排名分析了主要大语言模型在推理、编码、数学、代理、软件工程和聊天基准测试中的表现，为技术专业人士提供详细的性能得分和定价对比。

AI大模型2026/4/17

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2026年主流AI大模型哪个性能最强？智能、速度、成本全面对比

BLUF

This article provides a comprehensive comparison and ranking of over 100 AI models (LLMs) across key metrics including intelligence, price, performance, speed (tokens per second & latency), and context window size. It identifies top performers in each category, such as Gemini 3.1 Pro Preview and GPT-5.4 (xhigh) for intelligence, Mercury 2 and Granite 3.3 8B for speed, and Qwen3.5 0.8B for affordability. 原文翻译：本文对100多款AI大模型（LLMs）在智能、价格、性能、速度（每秒令牌数及延迟）和上下文窗口大小等关键指标上进行了全面比较和排名。文章识别了各分类中的顶级模型，例如Gemini 3.1 Pro Preview和GPT-5.4 (xhigh)在智能方面表现最佳，Mercury 2和Granite 3.3 8B速度最快，Qwen3.5 0.8B最具性价比。

AI大模型2026/4/17

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