你是否遇到过这样的场景：向大模型询问公司最新的产品规格，它却给出了2021年的过时信息？或者让AI助手帮你查找内部文档，它却开始"一本正经地胡说八道"？ 根据Stanford的最新研究，即使是GPT-5这样的…

Java面试现状与突击指南：2026年春招应对策略当前Java面试市场的严峻形势竞争激烈的现状投递与面试比例：目前平均投递100份简历仅能获得3-5个面试机会，竞争比例高达20:1甚至更高岗位要求升级：初级岗位要求从简单的CRUD提升到微服务…

还记得 Gemini 在生成图像时过于追求政治正确，将所有人类面孔都表现为有色人种的那次吗？虽然这对一些人（如果不是很多人）来说可能很滑稽，但显而易见的是，随着大型语言模型（LLMs）能力…

一、大模型中的Transformer与混合专家（MoE）1. Transformer 核心结构：基于自注意力机制（Self-Attention），并行处理序列数据，解决长距离依赖问题。关键组件：多头注意力（Mul…

2.10 分类策略制定实战：针对不同分类，制定差异化业务策略 引言 分类的最终目的是制定业务策略。本文将实战演示如何根据分类结果制定差异化的业务策略，实现从数据到决策的完整闭环。 一、策略制定框架 1.1 策略框架 #mermaid-svg-K1sphsZg854OJK2X{font-family:"tr…

1.41 RAG核心原理深度解析：检索增强生成，让AI拥有长期记忆 引言 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是让大模型拥有长期记忆的关键技术。通过检索相关文档并作为上下文，RAG可以让AI回答基于知识库的问题。本文将深入解析RAG的核心原理和工作流程。 一、RAG概述 1.1 …

1.42 RAG完整流程详解：从文档处理到答案生成，5步构建知识库系统 引言 本文将详细讲解RAG系统的完整构建流程，从文档处理到答案生成的5个关键步骤。通过实战代码，帮你快速构建一个可用的知识库问答系统。 一、RAG系统架构 1.1 系统架构图 #mermaid-svg-xj7OosiA6X5PSKrg…

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