LobeChat：重塑大语言模型交互体验的开源框架 在今天，几乎每个接触 AI 的人都已经习惯了与 ChatGPT 这类智能助手对话。流畅的打字机动画、自然的语言响应、上下文连贯的记忆能力——这些看似“理所当然”的体验背后，其实是一整套复杂的前后端…

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在大模型时代，算法与系统的边界日益模糊。想要复现 DeepMind 或 OpenAI 的工作，光会设计 Loss Function 已经不够了，必须深入理解底层的算力调度。本文开始从零手写 CUDA Runtime API 的过程。要求在不依赖高级框架的前提下，直接通…

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GraphRAG通过引入知识图谱解决传统RAG的技术瓶颈，实现了从"搜索数据"到"推理洞察"的质变。它能处理多跳推理、全局性总结并提供可解释性，但面临构建成本高、图谱质量维护等挑战。未来将采用向量图谱的混合检索模式，针对不…

互联网大厂Java求职者面试实录：严肃面试官与搞笑谢飞机的三轮问答 本文通过一个互联网大厂Java求职面试的故事场景，展现了面试官与求职者谢飞机之间的精彩问答。面试涉及Java核心知识、JUC、JVM、多线程、线程池、HashMap、ArrayList、Spring、SpringBoo…

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提示词工程是解锁大模型能力的核心，通过科学设计Prompt，无需修改模型权重即可适配不同场景。文章系统介绍了大模型理解指令的底层逻辑，提出明确目标、补充上下文、提供示例、设定角色、规范格式、控制语气等六大核心原则，并结合分…