AI教程

一份关于小语言模型 (SLM) 与大语言模型 (LLM) 的深度技术对比报告。包含真实成本数据、性能基准测试以及企业 AI 部署的决策框架，助力开发者在性能与成本之间取得平衡。

深入探讨如何为 Claude Code 和 DeepSeek 等编程代理评估“技能”，重点分析 LangChain 集成与 LangSmith 评测框架。本文为开发者提供了一套完整的技能评测方法论。

将 MCP 服务器从本地开发环境迁移到生产环境不仅需要功能完善的代码。本指南涵盖了观测性、安全作用域、结果检查和成本治理等关键实践。

深入探讨如何通过 Claude Code 和 MCP 网关构建可扩展的多模型 LLM 代理系统，实现工具集中化管理、成本控制并消除供应商锁定。

本教程深入探讨如何利用 Anthropic 的 Claude Code 代理工具编写、测试和部署高质量的生产环境代码，并结合 n1n.ai 提供的高性能 LLM API 优化开发流程。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 与模型微调 (Fine-Tuning) 在企业级应用中的实际权衡，基于真实的 B2B SaaS 开发经验。

通过深入理解零冗余优化器 (ZeRO) 和全分片数据并行 (FSDP)，掌握分布式大语言模型训练的核心。本教程涵盖内存管理、从零开始的实现逻辑以及 PyTorch 实战代码，助你攻克 AI 开发中的显存瓶颈。

深入对比 2026 年三大主流 LLM 推理引擎：vLLM、SGLang 和 LMDeploy。分析其在 H100 显卡上的吞吐量、延迟及架构优势，助力企业选择最佳生产部署方案。

本文深度解析从生成式模型向自主 AI 智能体（Agents）演进的技术路径，涵盖 RAG 架构、模型上下文协议 (MCP) 以及 ReAct 推理框架的实现细节。

通过对 Claude Code 的配置文件 CLAUDE.md 进行红队测试，本文详细分析了 10 种提示词注入攻击模式。实验证明，合理的安全规则配置可将拦截率从 66.7% 提升至 100%。

本文深入探讨了一位开发者如何利用 37 个专业 AI 代理和 9 步工程流水线，在不到两个月的时间内构建了一个涵盖移动端、手表端和 Web 端的完整健身生态系统。

深入探讨从线性检索增强生成（RAG）流水线向迭代式智能体（Agentic）工作流的架构转变，助力构建复杂的企业级 AI 应用。