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RAG 流水线部署完毕、检索正常运行、LLM 按部就班地生成回答、用户也在持续收到响应,这一切看上去运转良好。但有一个问题大多数工程师从来不问:这些回答真的对吗...
Andrej Karpathy在GitHub上发布了一份名为LLM Wiki的文档引起了巨大的关注,一派认为"这不就是多绕了几步的RAG",另一派已经打开编辑器...
要理解向量搜索先要弄清楚为什么需要向量数据库,关系型数据库处理结构化数据得心应手。所谓结构化数据就是那些具有固定列的表格数据,比如说:姓名、年龄、薪资、日期。这...
推荐系统不是单一算法而是一条流水线,每个阶段在不同约束下解决不同的问题。多数入门实现把所有事情塞进一步:算相似度。但生产级系统需要做关注点分离,分别管控质量、速...
2023 年"Prompt Engineering"无处不在;到 2025 年中"Context Engineering"成为了主流;而 2026 年 4月反复...
向量数据库存储 Embedding,也就是文本、图像或音频的数值表示,并在查询时检索语义上最接近的结果。RAG 系统正是基于这一机制运作。本文对比三个主流方案,...
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 这类 AI 编码 Agent 在单次会话中表现出色,但每次新会话都从零开始。没有连续性,也没...
多数机器学习算法对尺度敏感。一个取值范围在0到1,000,000的列,会在训练中压制一个取值范围仅0到1的列。
单个智能体的专业化程度有上限,真正的工作需要团队:一个角色接收订单,一个检查库存,一个安排生产,一个验证质量。ADK 的编排模式:SequentialAgent...
HuggingFace 的 .generate() 是个黑盒,而且这个黑盒藏了一个代价很高的问题,每一个解码步骤它都从头开始对整个 prompt 做一次完整的注...
向量数据库的核心任务是对文本或其他非结构化数据生成的 Embedding 做相似性搜索。时间戳、文档类型、所有权一类的上下文约束,一般以外部过滤器的形式在向量搜...
生产环境中真正烧钱、拖慢体验的环节不是训练、是推理。自回归的方式一次只产出一个 token,每个 token 都要完整走一遍模型所有层的前向传播。70B 参数的...
Pandas 代码写得越多,越容易陷入一种惯性:用 apply() 逐行处理,用循环拼接结果,用 groupby 加 merge 绕一大圈完成本可以一行解决的操...
检测 Prompt 注入和越狱攻击的方法,大多建立在系统可以访问对话日志这个前提上。但是如果设计一个系统,每段对话只处理一次以提取特征,不保留原始文本可以吗?:
多 Agent 流水线在每一次演示中都表现正常。但是到了生产环境,它可能在第四步之前就悄悄积累了三个错误决策,最终输出自信、流畅但是完全错误。并且最后没有人发现...
它不依赖固定的手工检索流水线或静态指令,而是学到一套策略:推理过程中的特殊 Token 可以触发检索动作。每一步,模型生成一个动作 Token——继续内部推理、...
ChatGPT 能写代码,但要它研究问题、编写实现、审查自身代码中的 bug、编写测试、修复失败的用例并撰写文档,并且在一次交互内做完全部环节,可靠性远远不够。...
"做一个 I Agent"——这个需求大概已经躺在不少人的待办列表里了。但翻遍现有资料会发现一个尴尬的断层:学术论文只写给机器学习工程师看,营销文案只负责把 A...
Agentic 工作流普及以后,LLM 开始被频繁用于迭代优化机器学习模型:提出配置方案、观察实验结果、逐步改进决策。表面上看这像是推理,但一个根本问题悬而未决...
做过 GPU kernel 优化的人对以下编程模型肯定不会陌生:写一个 CUDA kernel分发到流式多处理器(SM)上执行,缓存层次结构自行负责数据搬运。而...
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