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。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic，专为 AI 时代多智能体协作设计。它通过百万级队列支持、会话状态持久化与断点续传能力，解决传统架构中通信脆弱、状态易失等问题。结合 A2A 协议与阿里巴巴 AgentScope 框架，实现高可靠、低延迟的 Agent-to-Agent 通信，助力构建稳定、可追溯的智能体应用。现已开源并提供免费试用，加速 AI 应用落地。
AI大模型位置编码详解
位置编码为Transformer提供序列顺序信息，弥补注意力机制无位置感知的缺陷。主要分为绝对编码（如可学习、Sinusoidal）和相对编码（如RoPE、ALiBi）。RoPE通过旋转矩阵支持长序列，ALiBi以线性偏置增强外推能力。不同方法在长度外推、效率等方面各有优劣，广泛应用于LLaMA、BLOOM等大模型中。
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大模型注意力机制详解
注意力机制是Transformer的核心，实现序列间动态关注。包括自注意力、交叉注意力、多头（MHA）、分组（GQA）、多查询（MQA）及低秩压缩的MLA等变体，平衡效率与性能，广泛应用于大模型优化与推理加速。
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。
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。
Claude Skills｜将 Agent 变为领域专家
Claude Skills 是 Anthropic 推出的模块化能力包，基于文件系统在沙盒环境中运行，通过渐进式披露机制向 Agent 注入标准化的流程知识（SOP），实现任务自动化。它与 MCP 协同，分别提供内部知识与外部工具支持，有望成为工业级 Agent 的核心组件。
Chap01. 认识AI
本文介绍AI核心概念与大模型开发原理，涵盖人工智能发展历程及Transformer神经网络的关键作用。通过注意力机制，Transformer实现对文本、图像、音频的高效处理，成为GPT等大模型的基础。大语言模型（LLM）利用其持续生成能力，逐字预测输出，实现连贯对话。
