AI 技术分享
记录大模型、智能体与工程落地的实践：能跑起来的代码、踩过的坑，以及为什么这么选。
大模型基础
Transformer、预训练与微调，从原理到能动手复现的最小实现。
智能体与工具调用
Agent 的规划与记忆、工具调用协议，以及它们在真实业务里的边界。
检索增强生成
文档切分、向量检索、重排与评测，每一步对回答质量的影响。
推理部署与优化
量化、KV Cache、批处理调度与成本控制，用可比较的数字说明取舍。
提示工程
结构化提示、输出约束与自动评测，让效果可复现而不是靠玄学。
论文速读
跟进前沿论文，只讲方法要点、实验结论和它能不能用在你的场景里。