大模型专业名词解释手册
本简介系统梳理了大语言模型（LLM）核心技术术语，涵盖基础概念、训练方法、模型优化、推理应用、评估调试及伦理安全六大维度。内容包括Transformer架构、注意力机制、Token化、参数量、涌现与泛化能力，以及预训练、微调、思维链、少样本学习等关键技术；深入解析模型压缩中的量化、剪枝、蒸馏方法，探讨推理应用中的RAG、提示工程、智能代理与多模态能力；并介绍困惑度、BLEU/ROUGE等评估指标，最后聚焦偏见、公平性、可解释性与人类对齐等伦理议题，全面呈现大模型技术体系与发展脉络。（239字）
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用中的关键技术。前者是跨模型的通用协议，实现多工具标准化连接；后者是模型调用外部功能的机制。MCP如“桥梁”，支持多系统协同；Function Call似“工具手”，执行具体任务。二者互补，推动AI应用向更高效、开放的方向发展。
RocketMQ：A2A协议实现多智能体优化
Apache RocketMQ推出轻量级通信模型LiteTopic，专为AI场景设计，支持海量会话、长时交互与多智能体协作。结合A2A协议与阿里AgentScope框架，实现会话持久化、断点续传、精准路由与高可靠通信，助力构建稳定高效的多智能体应用体系。
隧道代理VS传统代理：IP切换效率的深度技术解析
本文深入对比传统代理与隧道代理在数据采集、跨境电商、金融风控等场景下的核心差异。从底层架构、IP切换效率、抗封禁能力到使用成本，揭示隧道代理在稳定性、延迟和智能化方面的压倒性优势。结合技术原理与真实案例，解析为何隧道代理正成为高频、高质数据采集的首选方案。
