Deepseek mHC 架构理解

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

CodeGen生态05 | 方法层：SDD as 上下文工程一环

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。

CodeGen生态04 | 发展趋势盘点

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。

CodeGen生态01 | LLM层：技术现状&发展方向

【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。

LLM数据流管窥：推理数据流、模型文件

【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。

大模型、小模型、参数量

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

CodeGen生态03 助手层：技术现状&发展方向

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。

CodeGen生态02 | 助手层：AI编程人机协同分步详解

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。

LLM架构瓶颈管窥：Transformer架构的上下文窗口瓶颈

【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。

LLM架构管窥：3模式、3原理

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数学速成：向量与语义空间

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。

LLM架构机制管窥：作为黑板的上下文窗口

【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。

LLM架构进化管窥：从管道-过滤器到MoE

【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。

TOGAF与DDD融合实践——某城商行「纾困贷」案例深度剖析

应用架构的源头和最终评判标准是业务，而非技术本身。设计起点必须是“业务要解决什么问题”（如纾困贷的商业模式、管控要求），并通过业务流程（L3-L5）将业务需求具...

SCRUM对SDD的启发与警醒

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...

对比最小可行产品法与高保真原型法对ToB产品的不同影响

在ToB产品竞争日趋激烈的市场环境中，产品开发方法的选择直接决定项目成败与市场竞争力。商务风险驱动的最小可行产品（MVP）法与技术风险驱动的高保真原型法作为两种...

对比：最小可行产品法与原型开发法对ToC产品的不同影响

在消费者产品（ToC产品）的开发过程中，如何有效识别和应对风险，快速验证市场假设，是决定产品成败的关键。本文对比了两种主流的产品开发方法——**商务风险驱动的最...

架构师的“9域43项”能力模型

cloud.tencent.com/developer/article/1583861

程序员眼中的控制流