我已經調整 LLM 超過 2 年了！ 以下是前 5 種 LLM 調整技術，並附有視覺說明：

什麼是上下文工程❓ 為什麼每個人都在談論它...👇 上下文工程正迅速成為AI工程師的一項關鍵技能。這不再僅僅是聰明的提示；而是系統性地協調上下文。 🔷 問題： 大多數AI代理失敗並不是因為模型不好，而是因為它們缺乏成功所需的正確上下文。想想看：大型語言模型（LLMs）並不是心靈讀取者。它們只能根據你提供的內容進行工作。 上下文工程涉及創建動態系統，提供： - 正確的信息 - 正確的工具 - 以正確的格式 這確保了LLM能有效地完成任務。 🔶 為什麼傳統的提示工程不夠： 早期，我們專注於使用「魔法詞」來引導更好的回應。但隨著AI應用變得複雜，完整且結構化的上下文比聰明的措辭更為重要。 🔷 上下文工程系統的4個關鍵組成部分： 1️⃣ 動態信息流 上下文來自多個來源：用戶、先前的互動、外部數據、工具調用。你的系統需要智能地將這一切整合在一起。 2️⃣ 智能工具訪問 如果你的AI需要外部信息或行動，給它正確的工具。格式化輸出，使其易於消化。 3️⃣ 記憶管理 - 短期：總結長對話 - 長期：記住用戶在不同會話中的偏好 4️⃣ 格式優化 一條簡短、描述性的錯誤信息總是比一大堆JSON數據更好。 🔷 結論 上下文工程正成為新的核心技能，因為它解決了真正的瓶頸：不是模型能力，而是信息架構。 隨著模型的改進，上下文質量成為限制因素。 隨著事物的發展和變得更加具體，我會分享更多！ 敬請關注！！🙌 ____ 如果你覺得這很有見地，請與你的網絡分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 獲取更多有關LLMs、AI代理和機器學習的見解和教程！

大型語言模型中的知識蒸餾，清楚解釋：

LLM 如何訓練 LLM，清楚地解釋（帶有視覺效果）：

讓我們使用 Qwen3-Coder 建立一個 "與你的代碼聊天" 的 RAG 應用程式：

MCP 驅動的多模態 RAG 應用程式！ 它讓你可以進行 RAG 操作： - 音頻 - 視頻 - 圖像 - 以及文本 100% 開源，這裡有一個逐步指南：

我剛剛為多模態 AI 建立了終極 MCP 伺服器。 它讓你可以在音頻、視頻、圖像和文本上進行 RAG！ 100% 開源，這裡是完整的細節...👇

Transformer vs. Mix of Experts in LLM，直觀解釋：

通用工具呼叫協議！ 一個更安全、可靠且可擴展的 MCP 替代方案。 通用工具呼叫協議 (UTCP) 允許任何代理與任何工具進行通訊——HTTP、gRPC、WebSocket，甚至是您的本地 CLI——無需包裝、延遲或鎖定。 100% 開源。

🤖 🛡️ Cleanlab 信任評分 Cleanlab 強大的信任評分系統防止客戶支持中的 AI 幻覺，與 LangGraph 無縫集成，能在問題回應到達用戶之前檢測並阻止它們。 在這裡探索技術實施：