本文详细解析了大语言模型从文本输入到语言输出的完整工作流程，包括分词与嵌入、Transformer架构与自注意力机制、位置编码等核心技术。文章以通俗易懂的方式解释了文本如何转换为矩阵形式，模型如何理解上下文关系，以及如何将高维向量"翻…

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…

文章介绍3个无需GPU算力即可落地的大模型项目：智能客服机器人(DifyRAG)、多Agent论文精读助手(LangChain免费API)和个性化文案生成系统(PromptOllama)。这些项目通过Prompt工程和开源工具实现，重点在于解决实际问题的能力而非单纯堆算力。同时提供AI大模…

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面试官：“你对量化（Quantization）有深入了解吗？能不能详细说说非对称量化和对称量化的核心区别，以及实际应用中的选择逻辑？” 这道题堪称算法岗、部署岗面试的“高频送分题”——既考察你对深度学习底层原理…

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Qwen2.5-VL模型通过原生动态分辨率ViT、Window Attention和高效Patch Merger技术解决了高分辨率输入的计算不可扩展性问题；采用绝对坐标建模和Multimodal RoPE实现了真实尺度感知和绝对时间对齐；三阶段预训练范式逐步构建视觉表示、跨模态对齐和长上下文…

文章面向大模型领域新人，提出两大入行建议：一是先完成2-3个完整项目作为敲门砖，完成度比完美度更重要；二是通过"随机梯度下降"方式学习八股文，即面试-反馈-学习的循环迭代提升能力。作者强调行动的重要性&am…