AI.x社区

一、为什么选择Coze开发智能体？二、智能体的核心：模型与工具的“黄金搭档”三、手把手教你搭建第一个通用智能体步骤1：进入平台，创建项目步骤2：配置“大脑”——选择模型步骤3：配备“手脚”——添加必备插件步骤4：测试效果，调试优化四、4个实用场景，让智能体成为你的“得力助手”五、进阶：让智能体更“懂你”参考文献在AI技术飞速发展的今天，智能体（Agent）已经成为企业提升效率、解决实际问题的重要工具。无需复杂...

一、什么是vLLM？从起源到核心定位二、vLLM凭什么「出圈」？核心优势解析2.1革命性的内存管理：PagedAttention技术2.2超高吞吐量：连续批处理+硬件优化2.3兼容性与灵活性拉满三、动手实践：vLLM安装与环境配置3.1GPU环境安装（以NVIDIA为例）3.2CPU环境安装（适合测试或资源受限场景）四、快速上手：vLLM的两种核心用法4.1离线批量推理：高效处理批量任务4.2OpenAI兼容服务器：无缝对接现有应用五、vLLM适合哪些场景？总结：vLL...

一、架构对比：技术路线决定适用场景二、代码开发能力：从无代码到深度定制三、长上下文与知识库支持：处理复杂信息的核心能力四、私有化部署与数据安全：合规场景的核心考量五、模型集成与扩展性：应对技术迭代的灵活性六、生态系统与开发者支持：长期演进的保障七、行业适配：场景化能力决定落地效果八、成本与部署门槛：短期投入与长期收益平衡九、选型决策指南：四步找到最适配平台在AI智能体技术加速落地的今天，企业面对C...

在大模型落地过程中，我们经常会遇到一个矛盾：简单问题用复杂推理会浪费资源，复杂问题用简单处理又会出错。而自适应推理技术正是为解决这个矛盾而生——它能让模型根据任务难度动态调整推理策略，在效率与性能之间找到最佳平衡点。今天我们就来拆解业界主流的三大自适应推理方法，看看阿里、字节和清华团队是如何让大模型学会“按需思考”的。一、什么是大模型自适应推理？简单说，自适应推理就是让大模型“聪明地分配思考资...

在大模型竞争白热化的今天，DeepSeekR1凭借在数学推理、代码生成等复杂任务中的亮眼表现脱颖而出。它的成功并非一蹴而就，而是经过四阶段精心训练的结果。今天，我们就来拆解这一“推理高手”的成长轨迹，看看它是如何从基础模型一步步进化为多面手的。一阶段：冷启动监督微调（ColdStartSFT）——打好推理“地基”如果把DeepSeekR1的训练比作盖房子，那么第一阶段就是“打地基”。这一阶段的核心目标是让模型掌握基本的推理逻...

在检索增强生成（RAG）系统中，“召回”与“排序”是决定效果的两大核心环节。Qwen3系列开源模型通过Embedding与Reranker的组合，为这两个环节提供了高效解决方案——Embedding负责从海量数据中“粗召回”相关内容，Reranker则对召回结果“精排序”，让最相关的信息脱颖而出。本文将记录如何通过LoRA微调让这两个模型适配垂直领域。一、为什么需要微调？Qwen3的Embedding和Reranker模型在通用场景表现优异，但在垂直领域（如专...

注意力机制是Transformer架构的灵魂，也是大模型性能与效率平衡的关键。从最初的多头注意力（MHA）到最新的多头潜在注意力（MLA），研究者们通过不断优化键（Key）、值（Value）与查询（Query）的交互方式，在模型表达能力与计算效率之间持续探索。本文将系统梳理MHA、MQA、GQA、MLA四种主流注意力机制的理论根基，剖析其设计动机、核心原理与代码实践。一、多头注意力（MHA）：并行特征捕捉的奠基之作1.1设计动机：突破单头注...

在AI技术飞速发展的今天，“看懂图片、理解文字”早已不是难事，但让机器同时掌握这两种能力，并实现跨模态的精准匹配，却曾是行业难题。直到2021年，OpenAI推出的CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）模型横空出世，才真正打破了文本与图像之间的“次元壁”。作为多模态领域的里程碑之作，CLIP不仅能让文本精准检索图片，还能实现零样本分类等酷炫功能，被广泛应用于电商搜索、内容审核、广告推荐等企业场景。今天，...

在大模型训练中，让模型输出符合人类偏好的内容是关键一步。目前主流的两种方法——PPO（近端策略优化）和DPO（直接偏好优化），分别代表了强化学习和直接优化的不同思路。本文将拆解两者的核心思想、实现逻辑，以及DPO如何解决PPO的痛点。一、PPO：用强化学习"稳扎稳打"PPO是强化学习在大模型领域的经典应用，核心思想是在限制策略更新幅度的前提下，最大化模型获得的奖励。简单来说，就是让模型在学习过程中"稳步提升"，避免...

在大模型发展进程中，MoE架构凭借独特优势备受关注。与传统Dense架构相比，它在计算效率、模型扩展性和任务处理能力等方面表现突出，为大模型性能提升提供了新方向。下面是其优势：计算效率更高：MoE架构通过路由器网络动态选择输入token激活的专家集合，仅激活部分参数，大幅降低计算量。如DeepSeekV3激活37B参数（占总量671B的5.5%），其FLOPs可降低至传统Dense架构的30%以下。在推理时，MoE架构能根据输入动态分配计算资源，...

一、大模型训练流程：从预训练到对齐的三阶闭环1.1预训练阶段基于海量无标注数据（如互联网文本、多模态数据）进行自监督学习，通过语言建模（LM）、对比学习等任务建立通用表征能力。典型参数规模为千亿至万亿级别，需千卡级GPU集群训练数月。1.2监督微调（SFT）阶段使用标注数据（如领域问答、指令遵循）调整模型参数，使其适配下游任务。SFT阶段仅需0.1%1%的预训练数据量即可显著提升特定任务性能。1.3强化学习对齐（RLHF）...

开篇：RLHF如何重塑大模型交互范式在大模型从"技术展示"走向"产业落地"的进程中，如何让模型输出符合人类价值观与使用习惯，成为比单纯提升性能更关键的命题。基于人类反馈的强化学习（RLHF）正是解决这一问题的核心技术——它通过将人类偏好转化为训练信号，引导模型生成更自然、安全、符合预期的回答。而支撑RLHF的核心，是一系列不断进化的强化学习算法。本文将解析四大RLHF算法，揭示它们如何让模型从"会说话"进化到"懂人心...

在Qwen3Embedding的技术体系中，数据生成模块通过大模型驱动的结构化合成框架突破了传统文本嵌入模型的训练数据瓶颈。这一创新不仅使模型在MTEB多语言排行榜以70.58分登顶，更在代码检索等专业领域实现80.68分的突破。以下结合官方技术报告与开源实践，详解数据生成的全流程技术细节。一、两阶段数据生成架构：从语义建模到查询生成1.1配置阶段：三维语义空间定义Qwen3采用Qwen332B大模型为文档生成结构化语义配置，通过三大维...

在检索增强生成(RAG)技术成为企业级AI应用核心架构的2025年，阿里巴巴通义实验室开源的Qwen3Embedding系列模型以70.58分登顶MTEB多语言排行榜，其80.68分的代码检索成绩更超越GoogleGemini模型8.1%。这一技术突破背后蕴含着从模型架构到训练范式的全面创新，本文将深入技术底层，解析Qwen3Embedding如何通过多维度技术创新重塑文本嵌入与重排序技术格局。一、简介Qwen3Embedding是基于Qwen3基础模型构建的新一代文本嵌入与重排...

在Qwen3Embedding的技术体系中，数据生成模块通过大模型驱动的结构化合成框架突破了传统文本嵌入模型的训练数据瓶颈。这一创新不仅使模型在MTEB多语言排行榜以70.58分登顶，更在代码检索等专业领域实现80.68分的突破。以下结合官方技术报告与开源实践，详解数据生成的全流程技术细节。一、两阶段数据生成架构：从语义建模到查询生成1.1配置阶段：三维语义空间定义Qwen3采用Qwen332B大模型为文档生成结构化语义配置，通过三大维...

一、Qwen3Embedding系列模型介绍二、Qwen3Reranker系列模型介绍三、Qwen3Embedding和Qwen3Reranker的优势6月6日凌晨，阿里巴巴开源了Qwen3Embedding系列模型，包括Embedding（文本表征）和Reranker（排序）两个模块，旨在为文本检索、语义匹配等任务提供强大支持。该系列模型基于Qwen3基础模型进行训练，在多项基准测试中展现出卓越性能，尤其在多语言支持方面达到行业领先水平。官方数据显示，Qwen3Embedding系列在多语言文本...

在大模型技术爆发的今天，AIAgent（人工智能代理）正成为连接技术与场景的核心枢纽。它不仅是提升效率的「智能助手」，更是解锁复杂任务的「万能钥匙」。本文结合多篇行业干货，提炼出5种主流AIAgent模式，带您看透智能时代的底层逻辑。一、AIAgent：重新定义人机协作的「智能体」简单来说，AIAgent是基于大模型构建的自主智能体，能像人类一样「感知环境→规划决策→执行反馈」。核心特点：自主性：无需人工干预，自动分解任务...

1.引言在人工智能领域，MultiAgent系统正逐渐成为解决复杂问题、实现高效协作的关键技术。CrewAI作为一款强大的多Agent协作工具，为开发者提供了便捷的方式来构建智能协作系统。本文将详细介绍如何基于CrewAI构建MultiAgent系统。2.CrewAI核心概念详解2.1代理（Agent）2.1.1Agent的定义与功能Agent是CrewAI中的自主单元，具备执行任务、做出决策和与其他代理通信的能力。它们如同团队中的成员，各自承担特定角色，如研究员、作...

今天给大家分享一个超厉害的库——LLMReasoner，它就像给大模型开了“智慧外挂”，能让任何大语言模型（LLM）都像OpenAIo1和DeepSeekR1一样深入思考！不管你是AI技术控，还是想提升大模型使用体验的小伙伴，都别错过～1.LLMReasoner是啥“宝藏”？LLMReasoner本质是个库，致力于打破大模型给出“黑箱答案”的局面。以往，大模型输出结果时，咱根本不知道它是怎么思考的，就像拆盲盒，充满未知。但有了LLMReasoner，这一切都变啦...

在大语言模型（LLMs）的训练领域，LowRankAdaptation（LoRA）技术堪称一项重大突破。它就像给模型训练开启了一条“高速通道”，让我们能更高效地为特定任务训练大语言模型。如今，LoRA在众多应用场景中广泛使用，并且引发了一系列改进研究，催生出了许多变体，这些变体从不同角度优化LoRA，提升训练速度、性能，或者两者兼得。今天，咱们就来深入了解一下LoRA及其家族成员的奥秘。1.LoRA：基础概念与核心优势LoRA的核心做法是在...