注意力机制详解
注意力机制是Transformer核心，实现动态信息聚焦。涵盖自注意力、交叉注意力、多头（MHA）、分组（GQA）、多查询（MQA）及潜在注意力（MLA），在参数量、速度与质量间权衡。广泛应用于NLP与多模态任务，面试常考其原理与复杂度。
认识AI
人工智能（AI）历经三阶段发展，核心突破在于Transformer神经网络。其注意力机制让模型理解上下文，支撑大语言模型（如GPT）实现文本生成、翻译等智能任务。通过持续预测下一个词，LLM能生成连贯内容，推动AI飞速进步。
大型企业如何建设BI系统（2025年12月更新）
在数字化转型加速背景下，瓴羊Quick BI凭借智能分析、低门槛操作与灵活部署，助力大型企业构建高效BI体系。融合大模型的“智能小Q”实现自然语言交互与报告自动生成，支持多源数据集成与跨部门协同，连续五年入选Gartner魔力象限，广泛应用于高管驾驶舱、运营监控等场景，推动数据驱动决策。
AI大模型分词器详解
分词器是将文本转为模型可处理数字序列的关键组件。本文详解BPE、WordPiece、SentencePiece三大主流算法原理与优劣，对比其在多语言支持、分词粒度等方面的差异，并提供中英文实战代码示例，助你掌握词汇表构建流程、特殊标记处理及常见面试问题应对策略。
Spring Boot中集成Lucence
Lucene是Apache开源的全文检索库，基于Java开发，通过分词、建立索引实现高效搜索。本文详解其原理，并结合Spring Boot实现英文索引、中文分词及高亮查询，助你快速掌握全文检索技术。
AI大模型Transformer基础结构
Transformer是2017年提出的基于注意力机制的神经网络，摒弃了传统RNN结构，采用自注意力与多头注意力机制，实现并行化处理和长距离依赖建模。其核心由编码器-解码器架构、位置编码、残差连接和层归一化组成，广泛应用于NLP任务，成为BERT、GPT等模型的基础。
答疑 | 基础篇与进阶篇思考题答案合集
RPC调用中请求与响应需通过唯一消息ID关联，以应对高并发异步场景。动态代理非必需，gRPC用代码生成实现跨语言兼容。异常重试在调用端过滤链后、负载均衡前执行，避免重复操作。服务重启可分批或错峰进行，防止单点过载。自我保护可通过限流、熔断、降级及权重调整实现。命名空间或独立注册中心可隔离开发与测试环境，避免联调干扰。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
分布式技术通过多台服务器协同处理任务，显著提升检索系统性能。本文介绍如何利用索引拆分实现加速：基于文档的水平拆分可并行处理查询、缩短响应时间；基于关键词的垂直拆分则减少冗余计算。虽各有优劣，但合理拆分能有效提升吞吐量与检索效率，广泛应用于搜索、推荐等大规模系统中。（238字）
