文章

编辑精选与公众号导入

仅展示已发布内容，支持分页浏览。

Agent（智能体）2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型快速发展的今天，我们经常会听到一个词：Agent（智能体）。简单来说，Agent 就是一个基于大模型的“智能助手”，它不仅仅能回答问题，还能记住上下文、进行任务规划、调用外部工具，从而真正完成特定任务。随着大模型和 Agent 技术的成熟，它们在各行各业的应用也越来越广，比如AI 客服系统，个人助理，医疗咨询等&amp;#x7B49;。&a
MCP2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 最近MCP讨论热度逐渐攀升，每天都有很多的MCP工具产生，MCP是AI产业的又一大变革，未来还会有更加丰富通过MCP实现的AI产品来解放人类的双手。那么，MCP到底是个什么呢？一、什么是MCP MCP，即Model Context Protocal（模型上下文协议），Anthropic（也就是开发Claude的公司） 2024年11月25日发布于Intro
RAG2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 你可能已经用过各种“大模型加检索”的应用：AI 助手能秒答公司文档问题、客服机器人能一口气分析十几页合同、技术问答系统好像“查阅过全网资料”……但你有没有想过：这些模型到底是怎么“知道”你提的问题答案的？模型为什么能记住一整本文档？我们把知识库接入大模型，到底做了什么？什么是RAG 1. 引言你刚刚入职，准备在公司大展拳脚，让同事们见识一下新人的能力，于
大模型应用2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
大模型评估的前沿趋势2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型（LLM）和多模态大模型的快速发展，评估方法也在不断进化。传统的人工评测不仅效率低，而且容易带入主观偏差。因此，如何实现评估的自动化、覆盖更多语言和文化场景、并预测未来发展趋势，成为了研究与产业实践的核心问题。 1. 自动化评估：提升效率与一致性随着模型规模和任务复杂度增加，人工评测成本极高，容易出现主观偏差。因此，自动化评估成为主流方向。
场景驱动的大模型评估2026年5月28日 · 6 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型快速演进的浪潮中，模型参数量、推理速度、通用能力已经不再是唯一的竞争维度。真正决定大模型商业价值的，是它能否在具体行业场景中稳定、高效、安全地落地运行。相比通用基准测试，场景驱动的评估方法更能反映模型在真实业务中的表现，也更容易暴露模型在生产环境下的不足。本文将从金融、医疗、政务、教育等典型行业出发，探讨场景驱动的大模型评估挑战与实践方法。 1. 金
大模型评估方法论2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型的世界里，能力强≠真正好用。很多时候，模型在宣传视频里表现得无所不能，但一旦落地到实际业务场景，问题就会暴露出来。这时候，一个科学、系统、可复现的评估方法，就成了区分“看起来很强”和“真的能用”的关键。一、评估的三个基本原则在深入方法论之前，我们先明确三个底层原则：相关性优先评估指标必须和应用目标高度一致，否则再漂亮的分数也只是数字游戏。可
大模型的好坏怎么进行评估？2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 过去几年，大语言模型（LLM）像火箭一样发展，从几亿参数到千亿参数，从只能写几句短文到能写论文、写代码、画插图、做科研。它们的能力令人惊叹，但也让一个新问题浮出水面——它到底靠不靠谱？在现实业务中，大模型的作用远不止“陪聊”，它可能需要回答医学问题、帮你审核合同、生成技术文档，甚至直接参与金融决策。如果一个模型没有经过严谨的评估就直接投入使用，轻则效果不佳
大模型评估2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
AI模型部署2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是实验室成果。在实际工程中，我们需要应对多环境兼容、弹性伸缩、版本迭代、资源调度与监控等挑战。容器化（Docker）与云原生（Kubernetes）正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动扩缩容的能力。 1.容器化部署容器化的核心思路是把模型运行所需的一切环境打包进镜像，保
量化、剪枝和知识蒸馏2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。模型压缩与加速技术（量化、剪枝、蒸馏等）就是为了解决这个问题：在尽可能保持精度的前提下，降低模型大小和推理延迟。 1. 量化（Quantization）量化是将模型参数和计算过程从高精度（FP32）
Flash-Decoding2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型（LLM）如 ChatGPT、LLaMA 等广泛应用于文本生成、问答、代码自动补全等任务，人们对其推理效率提出了更高要求。尽管生成一个回答的成本可能仅为几分钱，但在拥有亿级用户、日均多次交互的背景下，算力消耗呈指数级上升。尤其是在如代码补全这类高频推理任务中，模型效率直接影响服务响应速度与云端部署成本。为了解决这些问题，研究团队提出了一种面向
FlashAttention 32026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 1. 引言自 Transformer 在《Attention is All You Need》中问世以来，Attention 模块迅速成为了深度学习模型的核心组件。尤其在大模型（如 GPT、LLaMA、BERT）中，Attention 不仅承担信息整合的关键角色，也成为了计算资源消耗最多的模块之一。然而，原始的 Attention 计算存在两个关键瓶颈：
FlashAttention 22026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 一、引言 Transformer 架构中，注意力机制是性能瓶颈所在。虽然 FlashAttention 1 已大幅降低了显存和加速计算，但在实际大模型训练中，它仍存在几个重要问题：线程并行效率不高：FlashAttention 1 的并行粒度设计不当，导致 warp 内线程使用率不足；支持模式受限：不支持如 Multi-Query Attention (
FlashAttention2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 一、引言 Transformer 模型自诞生以来，已成为自然语言处理、计算机视觉、语音等领域的核心架构。而 Attention 机制作为 Transformer 的核心计算模块，其计算复杂度和显存占用在处理长序列时常常成为性能瓶颈。传统 Attention 的时间和空间复杂度为 O(n^2)，这在大规模模型或长文本输入中表现为效率低下、显存不足。 Flash
MHA MQA GQA2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 因为原始transformer中采用的是Multi-HeadAttention，要重复计算Key和Value的向量，导致消耗大量的计算资源，所以出现了前面我们介绍了transformer推理加速常用的方法KV-Cache，将相应的Key和Value进行缓存，大大减小了计算量。但是随着上下文长度的不断增大，KV-Cache需要的显存也就越来越大，最后直接爆炸。
KV-Cache2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在推理阶段，KV-Cache是Transformer加速推理的常用策略。我们都知道，Transformer的解码器是自回归的架构，所谓自回归，就是前面的输出会加到现在的输入里面进行不断生成，所以理解了Attention的同学就会意识到这个里面有很多重复性的计算。那么为什么会有重复性计算呢，我们来看一下可以看到当前的Attention计算只与几个数据有关
COT2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型（LLM）在复杂推理任务中的应用不断拓展，单纯让模型直接输出答案常常达不到我们想要的效果。Chain-of-Thought（简称 COT）技术通过引导模型一步步“思考”，显著提升了推理准确率和透明度。一、Chain-of-Thought 的背景与意义传统的语言模型直接输出最终答案，常常忽视推理过程，导致复杂问题解答错误或不够合理。 COT
大模型推理与部署2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
Serverless 架构下的大模型框架落地实践2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大模型在企业场景中广泛应用，Serverless 架构因其按需弹性伸缩、免运维管理和成本优化的特点，成为大模型落地的理想选择。在 Serverless 环境中，可以实现大模型推理的高并发处理，同时降低资源浪费和运维成本。 1. Serverless 架构概述 Serverless 是一种无需管理服务器的计算模式，云厂商按需分配计算资源。关键特点：按需计