AI教程

深入探讨 2026年 AI 景观中从对话式 LLM 向智能体 API 的转变，详细对比 OpenAI 的 Responses API 与 Anthropic 的 Agent Skills。

深入探讨智能体架构从“静态工具调用”到“动态工具制造”的演变。了解如何利用 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等大模型实现“计划-代码-执行”（PCE）框架。

一份关于将 LLM 原型转化为生产级系统的全面指南，涵盖多层架构、常见陷阱以及实现可靠性和成本效益的策略。

深入探讨 2026年手动提示词工程与自主代理系统（Agentic Systems）之间的效率差异，包含投资回报率分析与实施指南。

本文深度总结了 Andrej Karpathy 长达 3.5 小时的 LLM 教程，涵盖预训练、后训练、RLHF 以及 AI 智能体等核心技术要点。

深入探讨 ralph-claude-code 如何利用断路器模式（Circuit Breaker Pattern）防止 AI 智能体陷入死循环，有效管理 API 成本并确保任务高效完成。

本指南深入探讨了如何通过结构化系统设计和上下文注入，让 Llama 3、Mistral 等 7B 小型模型在生产环境中输出高质量、可靠的结果。

深入探讨大语言模型（LLM）中的提示词注入漏洞，涵盖直接与间接攻击、RAG 投毒以及针对现代 AI 应用的生产级防御策略。

深入分析 Moltbook 安全漏洞：由于 Supabase 缺少行级安全性 (RLS) 配置，导致 150 万个 API 密钥、代理私信和用户数据遭到泄露。

检索增强生成 (RAG) 已成为企业 AI 的标配，但安全重心正从提示词注入转向更隐蔽的“检索中毒”。本文深入探讨这一新兴威胁及其防御策略。

本指南详细介绍了如何从基础的 LLM 交互转型为自主的代理化编程工作流，利用 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek-V3 等模型及专业的编排技术实现高效的问题解决。

本文深入探讨 vLLM 的核心架构，重点解析 User API 的实现机制，以及 PagedAttention 如何解决 GPU 显存瓶颈，助力 DeepSeek-V3 等大模型的高效推理。