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生成式人工智能领域在过去几年经历了爆发式增长，多种模型架构涌现，各自展示了强大的能力。从生成对抗网络（GAN）到变分自编码器（VAE）再到自回归模型，这个领域似...

省流：mHC是传统Transformer架构的升级，增加【大并发】【灵活并发】两点能力

当前LLM应用的核心矛盾——强大的模型潜力需要依赖高质量、高密度的上下文信息才能被有效激活。

在人工智能浪潮的推动下，一个全新的CodeGen生态正在形成。本节将从LLM层、助手层和方法层三个维度，提供框架性思考。

编程助手从“代码补全工具”向“全流程研发协作伙伴”演进的速度很快啊，每半年都有大变化。

AI写的，我仅修正了明显的幻觉。你猜这么着，两个著名chat助手，一个回答幻觉明显。

【CodeGen技术】系列最终目标是讨论SDD，包括LLM层、助手层、方法层、实践层共 4 篇。本文是系列第 1 篇。

因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性，为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

向量，不仅仅是几何中的箭头或代数中的数字列表，它更是承载信息、表示状态、构建模型的基本单元。而向量空间则为这些向量提供了运算和结构的舞台，是玩转LLM的基石。

总参数量 = 词嵌入层参数 + 解码器层参数小模型 就是在参数量上显著小于LLM的模型

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性，为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

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构建稳健的AI应用，可远不止“发个提示词就完事”这么简单。你得把上下文拿捏得死死的，还得能摸清对话的来龙去脉。而Spring AI的Advisors API，就...

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回顾Agile方法论的演进历程，Scrum的成功并非偶然。在众多敏捷方法（如XP、FDD、Crystal等）中，Scrum凭借其简单易用、注重协作和需求管理的核...

老李是个10年Java老兵,在这片互联网丛林里摸爬滚打多年。他见过太多团队因为监控缺失而陷入危机——就像丛林中失去嗅觉的猎豹,再快的速度也抓不到猎物。