汤不热吧
大模型函数调用（Function Calling）深度解析：从协议设计到多工具编排的工程化实战
Table of Contents Toggle 引言：为什么Function Calling是大模型落地的关键基础设施 一、Function Calling协议深度解析 1.1 协议设计原理 1.2 工具Schema设计的黄金法则 1.3...
标签：大模型
2026年大模型微调的黄昏：RAG与上下文工程为何正在终结传统Fine-tuning
2024年，几乎每个AI团队都在讨论Fine-tuning。2025年，讨论变成了RAG vs Fine-tuning哪个更好。到了2026年，这个问题的答案已经越来越清晰：在绝大多数企业场景下，Fine-tuning正在被RAG加上上下文...
大模型上下文工程（Context Engineering）：超越Prompt Engineering的系统级上下文管理方法论与实战
2025年，AI工程界出现了一个新的术语——Context Engineering（上下文工程）。OpenAI的应用研究工程师Taran Kon在一场演讲中明确提出：“Context engineering is the del...
大模型长上下文窗口工程化实战：从RoPE扩展到百万Token推理的生产级部署
引言：长上下文为什么是大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，主流大模型的上下文窗口从4K、8K快速扩展到128K、256K甚至百万级Token。GPT-4 Turbo支持128K，Claude 3支持200K，Gemini 1.5 Pro更...
告别Prompt Engineering：2026年大模型应用的工程化范式转移
被高估的Prompt Engineering 2024年到2025年间，”Prompt Engineer”一度成为科技行业最热门的职位标签。招聘网站上充斥着年薪百万的Prompt工程师岗位，社交媒体上铺天盖地都是&#...
SambaNova 免费 AI 推理服务实战指南 — 免费资源推荐
在大模型推理领域，速度一直是开发者最关心的指标之一。无论是构建聊天应用、RAG 系统还是自动化流水线，推理延迟直接影响用户体验和系统效率。SambaNova Cloud 作为一家提供免费 AI 推理服务的平台，凭借其自研的 SN40L 芯片...
开源大模型本地部署实战：从选型到生产级推理服务的完整路径
2026年，开源大语言模型的质量已经追平甚至超越了许多闭源方案。Llama 4、Qwen3、DeepSeek-V3、Mistral Large 等模型在各项基准测试中表现优异，而它们的权重完全公开，企业可以在自有基础设施上部署，实现数据主权...
2026年RAG系统从原型到生产的七道坎：工程实践与性能优化指南
引言：RAG的承诺与现实 2024年至2026年间，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）从一个学术概念迅速演变为大模型落地最主流的工程范式。几乎每一家正在构建AI应用的团队，都在某个阶段尝试...
DeepSpeed ZeRO 优化技术详解：从原理到实战，掌握大模型分布式训练的核心
引言：大模型训练的内存困境 随着GPT-4、Llama 3、Qwen等大语言模型（LLM）的参数规模突破千亿甚至万亿级别，单张GPU的显存早已无法容纳完整的模型训练。以Llama 3 70B为例，仅模型权重（FP16）就需要约140GB显存...
RAG检索增强生成从入门到实战教程
什么是RAG（检索增强生成）？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是2023年以来大语言模型应用中最重要的一项技术架构。它通过将外部知识检索与语言模型生成能力相结合，有效解决了大模型R...