上下文记忆——AI Agent native 的任务存储机制
简介 什么是记忆 与存储对比 有哪些——分类/分层次 记忆的存取 记忆的写入 记忆的读取（未完成） 与历史人工会话的关系 记忆的评估 记忆的使用 作...
AI / Agent / System Design
把复杂系统讲清楚
记录 AI、Agent、系统设计与工程实践。内容以一线问题、长期方法和可复用经验为主。
Knowledge Map
按主题查看长期知识资产
如果你更关心我已经沉淀了哪些长期主题，而不只是最近写了什么，可以直接从知识地图进入。
最新文章
线性RAG的进化——agentic rag
简介（未完成） 对比Naive RAG 技术范式 ReWOO/planer+executor+reporter/summarier CoRAG 计划和反思 计划 技术架构 对应用的影响 简介（未完成）...
图数据库的一些考量
前言（未完成）
bert
简介
推理LLM梳理
简介 扯扯闲篇 什么是Test/Inference-time Scaling Law test-time Compute 各种 Search against Verifiers 修改提议分布Modifying Proposal Di...
Agent演进
简介 分阶段 简单使用LLM 是不够的 workflow与agent agent 1.0 ==>agent 2.0 原理 认知框架Cognitive Architecture stop token ...
LLM预训练
简介 计算量 数据准备 继续预训练 数据实验：同源小模型是大模型的实验场 大模型背后的无数小模型 Tokenizer 模型结构 模型参数 GPT-2养成记 GPT-2 model使...