构建AI智能体：二十六、语言模型的“解码策略”：一文读懂AI文本生成的采样方法
本文探讨了AI文本生成中的采样方法，这些方法决定了AI如何选择候选词来生成文本。文章介绍了两种主要方法：确定性方法（贪心算法和束搜索）和随机采样方法（基础随机采样、温度采样、Top-k采样和Top-p采样）。贪心算法每次选择概率最高的词，生成结果可靠但缺乏创意；束搜索保留多条候选路径，适合需要准确性的任务。随机采样方法则通过引入随机性增加多样性，其中温度采样通过调整温度参数控制创意的随机程度，Top-p采样则动态选择候选词集合，是目前创造性任务的首选方法。
《LLM零开销抽象与插件化扩展指南》
本文聚焦C++在LLM系统落地中的核心赋能价值，围绕其强类型泛型编程、零开销抽象、内存布局控制、RAII机制及动态插件化五大核心特性展开。针对LLM多精度计算、复杂架构设计、缓存优化、长期稳定运行及快速迭代等关键需求，详解C++的编译期类型适配、静态多态、内存对齐、资源自动管理、动态链接库封装等实操方案。这些技术手段既解决了LLM系统“抽象设计与性能损耗”的核心矛盾，又提升了缓存利用率、保障了高并发场景稳定性，还支持系统灵活升级适配。
《C++在LLM系统中的核心赋能与技术深耕》
文章围绕C++的内存管理、编译优化、多线程编程、跨平台适配及模块化设计五大核心特性展开，结合LLM在云端、边缘设备、车载等多场景的部署需求，详解自定义内存池、硬件指令集适配、线程池调度、代码裁剪等实操优化方案。
随访系统如何支持临床研究和数据分析？
随访系统通过标准化采集、整合多源数据与智能分析，构建高质量纵向数据库，支撑疗效比较、预后研究、真实世界研究等多元科研需求，实现从患者管理到科研转化的全流程加速，成为推动临床研究发展的核心引擎。