AI教程

本文介绍了九种高效的 LLM 成本优化策略，包括语义缓存、模型级联和提示词压缩，帮助开发者在不牺牲模型性能的前提下，将 API 开销降低 50-90%。

Z.ai 正式发布 GLM-5.2，这是一款采用 MIT 协议开源、支持 100 万超长上下文的旗舰级大模型，专为编码智能体（Coding Agents）和长程任务优化。

深入探讨如何构建自定义 GPU 常驻 Top-K CUDA 内核，消除智能体 RAG 管道中的 PCIe 传输瓶颈，为高性能 LLM 应用提供微秒级检索性能。

深入探讨将检索增强生成 (RAG) 从演示原型转变为稳健的企业生产环境所需的工程规范，重点关注混合检索、数据摄取策略和严谨的评估体系。

深入分析 Google Gemma 2 的技术架构，探讨混合注意力机制、知识蒸馏和 GQA 如何使 27B 模型在性能上超越体量更大的竞争对手。

谷歌 DeepMind 推出 DiffusionGemma，利用离散文本扩散技术取代传统的自回归生成，实现了 4 倍的推理加速和并行 Token 处理。

深入探讨 Dify 这款领先的开源 LLM 编排平台的高级技巧，包括工作流即代码、多模型路由、高级 RAG 优化以及 MCP 服务集成。

本文深入探讨如何通过 JSON 模式、函数调用（Function Calling）以及最新的结构化输出技术，从大语言模型中稳定获取可解析的结构化数据。

深入探讨为什么复杂的 Agent 框架往往会阻碍生产环境中的 LLM 应用，以及如何使用纯 Python 和 n1n.ai 构建可靠、高性能的 AI 工作流。

本文为您提供深度 LLM 成本优化指南，通过输出限制、系统提示词精简及智能模型路由，结合 n1n.ai 平台实现 AI 支出减半。

深入探讨如何通过上下文工程优化 Python 开发中的 AI 代理表现，涵盖指令文件配置、上下文清理及多代理协作策略。

不要再依赖系统提示词来防止大模型幻觉了。本文将教你如何构建检索门控，从架构设计上让大模型无法“一本正经地胡说八道”。