Google白皮书系统阐述了构建有状态LLM智能体的核心方法——上下文工程。通过上下文工程、会话管理和记忆系统三大支柱，文章详细介绍了如何突破LLM无状态限制，实现智能体的记忆、学习和个性化交互能力。通过动态组装相关信息、管理会话状态和持久化关键记…

文章讲述了一位30岁从业者从传统行业成功转型AI大模型领域的故事。作者分享了学习路径（Python、机器学习、Transformer架构）、项目经验（智能客服系统、开源贡献）和面试技巧，强调AI大模型领域更看重能力和学习态度而非科…

文章解析AI三大核心技术：LLMs作为"天才大脑"提供思考能力但知识有限；RAG作为记忆系统连接外部知识库解决实时性问题；AI Agent作为执行层实现自主行动。三者非竞争关系，而是协同工作，分别负责思考、认知和执行…

文章详解斯坦福和伯克利联合研发的TTT-E2E技术，这是一种解决大模型长上下文记忆问题的新方法。与传统固定模型不同，TTT-E2E在推理过程中更新参数存储记忆。文章对比了其与谷歌Titans的差异、更新机制和实际效果，并探讨了打造个人专属大模型的…

制作 Ubuntu 启动盘有两种主流方案： 一次性写入（Rufus，简单直接）；多镜像共存（Ventoy，后期可随意增删 ISO）。 下面分别给出 Windows 环境下的完整步骤，按需要任选其一即可…

文章介绍了Anthropic的Claude模型中Skills与MCP的协同机制。MCP提供对外部系统的标准化连接，而Skills提供工作流程逻辑，指导Claude有效使用这些工具。两者结合可构建遵循特定工作流程的智能代理，实现清晰的数据发现、可靠的任务编排和一致的性…

转行AI大模型是明智选择，市场需求旺盛，30程序员凭借技术积累、跨领域知识和抗压能力更具优势。学习可分为初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段，系统掌握大模型技术后，可成为全栈工程师，解决实际项目需求&a…

文章通过四张图和幽默比喻，清晰解释了RAG、AI Agent和Agentic RAG的区别。RAG如"图书管理员"，先检索资料再回答；AI Agent如"社牛AI"，能自主完成复杂任务；Agentic RAG如"超级学霸"&#…