本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。 随着大语言模型技术的迅猛演进，推理部署框架作为贯通模型能力与落地应用的核心枢纽，其战略价值正持续攀升。本文旨在对当前业界广泛采用…

大模型在实际应用中常遇两大痛点：幻觉问题（回答不准确）和知识有限性（缺乏新或专属知识）。文章重点介绍了新手易上手的解决方案，包括提示词工程（零成本快速尝试）和RAG方案&#xff08…

文章探讨了大模型领域的就业前景，区分了算法工程师和应用工程师两类人才需求。对于转行至大模型领域，文章建议应用工程师方向门槛相对较低，但需注意业务壁垒。同时，提醒读者热门领域可能存在风险，建议业余时间深入研究…

本文深入浅出地解析了ReAct与FunctionCalling在大模型中的应用与区别。ReAct作为推理与行动协同的范式，通过交替生成推理轨迹与环境交互动作，形成“思考-行动-观察”闭环。FunctionCalling则是OpenAI推出的标准化工具调用方案，支持GPT-3.5/GP…

AI大模型应用开发是2025年的热门趋势，适合想转岗或提升技能的朋友学习。文章提供了一套从基础到实战的学习路线，涵盖大模型基础、RAG应用开发、大模型Agent应用架构、微调与私有化部署等阶段，并推荐结合实战项目进行学习。通过系统学习&#…

大模型应用开发领域发展迅速，RAG和Agent技术需求旺盛。双非二本科生虽面临学历挑战，但行业更看重技术能力，有机会通过自学和实践项目脱颖而出。企业招聘注重Python、Linux、数据库、RAG和Agent技术等实际操作能力，该领域薪资诱人&…

本文提供了一套完整的AI大模型学习路线图，涵盖数学与编程基础、机器学习、深度学习、大模型探索及进阶应用。从理论学习到实践项目，推荐了丰富的课程和资源，帮助初学者系统地掌握AI大模型技术。此外，还介绍了参与社区和持续学习的…

SimpleMem是一种基于语义无损压缩的高效终身记忆框架，旨在解决LLM智能体在长上下文交互中的冗余问题与高令牌成本痛点。通过语义结构化压缩、递归记忆整合和自适应查询感知检索三阶段流水线，SimpleMem在LoCoMo基准测试中，平均F1分数较Mem0等强…