你了解大模型的生态体系吗？大模型从技术到应用的内容梳理
梳理了大模型体系构成和应用关系，介绍了神经网络作为机器学习的一种深度学习方式的基本原理及其在自然语言处理、计算机视觉等领域的结合应用，并阐述了不同架构如Transformer、RNN的工作机制，强调了神经网络并非万能及需要具体任务场景来发挥作用。
AI探索时代
大模型除了聊天还能做什么？关于大模型的分类和应用
文章介绍了大模型分类的复杂性及用户和技术两个角度的大模型应用，并强调了实际需求的重要性，建议根据任务需求选择合适的模型，同时指出当前大模型评估标准缺失的问题，鼓励多尝试和研究。
关于大模型智能体意图识别不准确问题——function call的缺陷
最近在研究大模型智能体过程中遇到的问题之一是意图识别不准确，影响了Agent的质量和效果。解决方法包括明确描述函数功能、使用多轮对话增强理解能力、利用分类模型进行意图识别及设置规则引擎兜底等。
RAG只能应用于文本检索吗？关于大模型应用之RAG——检索增强的思考
RAG是一项技术栈，结合LLM具备生成能力。它适用于智能客服、搜索引擎优化和教育辅助等多种场景。尽管RAG独立于具体大模型，理论上可以应用于图像检索增强等多模态任务。
关于智能体Agent的实现技术之思维链和函数调用(function call)的思考
智能体、思维链和函数调用是实现人工智能的一个重要方向。本文深入解释了这三个概念的区别与联系，并讨论了它们在大模型中的应用和挑战。
全国首部AI大模型私有化部署标准，助力DeepSeek安全应用
智合标准中心联合公安部第三研究所启动《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准编制工作，旨在提升大模型私有化部署的高效性和可靠性，并促进人工智能技术应用健康发展。
最近一段时间关于人工智能技术学习与应用心得
最近转行人工智能，作者总结了学习方法和心得，强调要摆正心态、掌握方式方法，并从应用出发学习新技术。他认为技术的本质是一个工具，学习新东西应循序渐进，先从简单到复杂。
