国产AI代码逆袭：GLM-4.6凭什么并列全球第一？
AI圈的朋友们，最近有没有被LMArena的榜单震到？智谱AI的GLM-4.6，这个咱们国产品牌，竟然在最新的编程与代码生成排行榜上，和OpenAI的GPT-5、Anthropic的Claude并列全
2025-11-15
AI圈的朋友们，最近有没有被LMArena的榜单震到？智谱AI的GLM-4.6，这个咱们国产品牌，竟然在最新的编程与代码生成排行榜上，和OpenAI的GPT-5、Anthropic的Claude并列全
在人工智能快速发展的今天，越来越多企业开始部署自己的大语言模型。然而面对动辄数十亿参数的大模型，如何高效稳定地运行它们成为技术团队面临的共同挑战。
最近在学习 AI Agent 开发，本文将使用 Claude Agent SDK 的 TypeScript 版本, 构建一个 AI Agent Demo。
模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，用于标准化应用程序向大模型（LLM）提供工具和上下文的方式。LangChain智能体可借助langchain-mcp-adapters库使用MCP服务工具。
这种统一设计确保了高效的协调，同时保持了边缘部署的简洁性。三个智能体分别负责评估是否需要检索、生成有效的查询以及选择适合 LLMs 的信息。
你想让自己的AI项目更聪明、更高效吗？今天就带你全流程掌握如何用 Unsloth 框架对 Qwen3 进行高效微调、推理和评估，让你的应用一飞冲天！
2025年以来 AI 发展的三大浪潮：DeepSeek 展示了大模型的强大能力，MCP 实现了模型与外部世界的主动连接，而 Trae Solo 则让独立开发者可以与 AI 协作，形成“个人团队”。
大语言模型（LLM）最近发展得非常快，一动就是好几亿甚至上百亿的参数，让很多 AI 工程师在微调这些大模型时犯了难。
构建智能体的难点在于如何让它们具备足够的可靠性。上下文工程是解决这个问题的关键钥匙。LangChain的智能体抽象层经过独特设计，为上下文工程的实施提供便利。中间件是实现上下文工程的重要手段。
检索增强生成（RAG）架构通过将大型语言模型（LLMs）的参数化知识与外部、可更新的海量数据源相结合，有效缓解了模型的幻觉问题与知识滞后瓶颈。该技术范式将信息检索与文本生成无缝衔接，构建了一个动态。。
大型语言模型 (LLM) 无疑是当今科技领域最耀眼的明星。它们强大的自然语言处理和内容生成能力，正在重塑从搜索到创意工作的几乎所有行业。
朋友们，欢迎回到我的大模型学习之旅！在上一篇文章中，我们一起攻克了Token这个概念，知道了它是大模型处理文本的基本单位。今天，我们要继续深入，探索一个更加神奇的概念——Embedding（嵌入）。
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