论文阅读——Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架
Agile-Quant是一种针对大语言模型（LLMs）在边缘设备上高效推理的激活引导量化框架。它通过分析激活特性，提出了一种结合激活引导量化与token剪枝的优化策略，有效缓解了激活量化中的异常值问题，并提升了模型在边缘设备上的推理速度。该方法在LLaMA、OPT和BLOOM等主流LLMs上验证，实现了高达2.5倍的实际加速，同时保持了优异的模型性能。
构建可观测、可治理的企业智能体：平台核心能力解析
在人工智能快速发展的背景下，企业智能体已成为推动数字化转型的重要力量。然而，其复杂性和不可预测性也带来了可靠性、透明性和可控性等挑战。构建具备全景可观测性、多层治理框架、智能体协同与知识管理、人类监督机制的智能体体系，成为企业实现安全、合规、高效运营的关键。通过系统化实施路径，企业可全面提升智能体的透明度与治理能力，把握智能时代发展机遇。
超越传统XPath：用LLM理解复杂网页信息
本文深入探讨网页信息抽取技术的演进，从传统 XPath/CSS 结构匹配，到结合 LLM（大语言模型）的语义理解方法。分析了旧技术在动态渲染、结构变化和语义识别方面的局限，并通过架构图、实验数据和示例代码展示 LLM 在新闻、电商、社交等复杂场景中的高效应用。同时强调爬虫代理等基础设施的重要性，为信息抓取提供稳定网络环境。
利用Zyplayer-doc知识库部署企微智能客服
Zyplayer-doc 是一款支持私有化部署的 WIKI 知识库系统，适合个人和企业使用，支持在线文档管理，易上手且成本低。最新版本新增飞书、钉钉、企业微信等平台的 AI 问答接入功能，尤其可与企业微信客服对接，实现智能客服部署。
Transformer架构的简要解析
Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。