大模型-极简笔记

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以下是大模型相关的文章

2026-06-19
OpenClaw 核心原理深度解析：Agent运行时与记忆系统内部实现从架构师视角深度拆解OpenClaw的Agent运行时与记忆系统，涵盖双层循环引擎、状态机防御性设计、ContextEngine可插拔契约、MapReduce上下文压缩、工具循环检测、模型降级链与子Agent治理的完整架构解析。
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- 大模型
- 开源项目
2026-06-19
基于盘古科学计算大模型的智慧供热负荷预测与优化调控应用方案基于华为盘古科学计算大模型，构建感知-数据-模型-应用-交互五级架构，实现供热负荷精准预测与源网站户四级联动优化调控，综合能耗降低10%以上的智慧供热解决方案。
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- 大模型
- 行业应用
2026-06-19
OpenViking 深度技术解析：AI Agent 上下文数据库的设计哲学与实践基于OpenViking v0.4.2源码与官方文档，从资深技术专家视角深入讲解其设计原理、核心概念、架构实现，并与主流开源方案横向对比，为AI Agent开发者提供系统性学习指南。
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- 大模型
- 开源项目
2026-06-19
自研可视化 AI 工作流编排平台 — 二次开发分层方案基于Dify底座的AI工作流编排平台二次开发完整方案，涵盖产品架构设计、六层分层架构、SaaS多租户隔离、核心引擎实现（工作流/Agent/RAG/模型网关/插件运行时）、Flask到FastAPI渐进迁移、9个月技术路线图与5大行业落地场景。
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- 大模型
- 技术架构
2026-06-19
Python 生态 AI 可视化工作流编排平台：全景选型、框架评估与二次开发实战 Python生态AI工作流编排平台全景选型指南，覆盖7大产品平台对比、Agent/工作流/RAG/基础设施四层框架深度评估、三条二次开发路线决策、LangFlow定制化实战与分层技术栈推荐。
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- 大模型
- 开源项目
2026-06-18
极简视界智能体开发平台-详细设计基于LangGraph工作流编排与RAG混合检索架构，覆盖多租户隔离、智能体引擎（ReAct/Plan-and-Execute/Multi-Agent）、对话引擎、知识库引擎、插件化模型管理、ASR/TTS多模态、数据库设计、API接口、K8s部署运维的完整技术设计。
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- 大模型
- 技术架构
2026-06-14
多智能体协作工程化实践：从 Codex 到 OpenClaw 的拓扑与调度多智能体协作工程化深度解析，从 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 的实践出发，详解触发方式（显式/语义/路由/队列）、拓扑结构（星型/网状/层级）、上下文隔离、权限控制、状态管理与结果合并机制。
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- 大模型
2026-06-10
MHA、MQA 与 GQA 深度对比：大模型注意力机制演进全解析深度解析大模型注意力机制的三种核心变体：MHA（多头注意力）、MQA（多查询注意力）和 GQA（分组查询注意力），从 Query/Key/Value 头数设计、KV Cache 显存占用、推理速度、模型精度等维度全面对比，助你理解 LLaMA、GPT 等模型的架构选择。
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- 大模型
2026-06-10
LlamaIndex 核心概念：索引类型、检索策略与查询引擎全解析深入解析 LlamaIndex 三大核心概念：索引（VectorStore/Summary/Tree/KeywordTable/KnowledgeGraph）是数据的结构化存储形态，检索策略（语义/关键词/混合/分层/路由）是从索引中查找内容的方法，查询引擎是封装检索与生成的完整问答接口，三者共同构成 RAG 流程的核心链条。
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- 大模型
2026-06-10
LlamaIndex 大厂面试 25 道核心题型全解析 LlamaIndex 大厂面试 25 道灵魂痛点题全解析，涵盖核心架构与数据流、高级 RAG 优化（混合检索/重排序/查询改写）、Agent 编排与工具调用、生产环境避坑指南四大模块，助你高效突击大厂 AI 工程师面试。
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