提拉的Studio

监督学习模型C4.5（决策树）原理：基于信息增益比选择特征递归划分数据，生成易于解释的树形结构。特点：支持连续/离散特征，自动处理缺失值。易过拟合，需剪枝（如REP算法）。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理：基于贝叶斯定理，假设特征条件独立，计算后验概率分类。特点：计算高效（O(n)），适合高维数据（如文本分类）。独立性假设在实际中常不成立。 SVM（支持向量机）原理：寻找最大化分类间隔的超平面，用核函数处理非线性（如RBF核）。特点：适合小样本高维度数据，但核函数计算成本高。可通过软间隔处理噪声。 KNN（K近邻）原理：根据样本在特征空间的最近K个邻居投票决定类别。特点：惰性学习（无显式训练），但对噪声和维度灾难敏感。需距离度量（如欧氏距离）和K值调优。 Adaboost原理：迭代训练弱分类器（如决策树桩），调整样本权重聚焦错误样本。特点：集成学习代表，对异常值敏感。最终模型为弱分类器的加权投票。 CART（分类与回归树）原理：二叉递归分割，分类用基尼指数，回归用平方误差最小化。特点：生成二叉树，支持数值型和类别型特征。随机森林和GBDT的基础组件。 模型对比...

AI大模型基本原理及API使用AI大模型（如GPT、LLaMA、Claude等）的核心原理及API使用涉及多个技术层面。以下从基本原理、关键技术和实践API调用三个维度展开说明： AI大模型基本原理 核心架构（以GPT为例） graph TD A[输入文本] --> B[Token化] B --> C[嵌入层：转换为768/12288维向量] C --> D[多层Transformer解码器] D --> E[输出概率分布] E --> F[采样生成文本] Transformer结构：基于自注意力机制（Self-Attention），每个token可并行处理训练目标：通过海量文本的“下一个词预测”任务（如Google的BERT采用MLM不同） 以上架构是用来不断生成下一个词，但是往往是顺着prompt说话的捧哏的角色，回答往往差强人意。大模型之所以能够给出优秀的令人满意的回答，训练过程离不开reward model。 关键技术指标 参数 GPT-3 LLaMA-2-70B C...

AgentAgent是一种基于大型语言模型的智能体，能够通过自主感知、规划、决策和执行完成复杂任务。它具备环境交互能力，可调用工具、记录历史信息，并根据目标拆解问题步骤，最终输出解决方案。 Agent就像一个全能助手，不仅可以回答问题，还能主动帮你完成任务，会做事。 Agent原理Agent的核心架构包括大语言模型（理解意图）、记忆模块（记录长期经验与短期上下文）、规划模块（拆解目标为子任务）和工具调用模块（执行如搜索API、写代码等操作）。通过模仿人类“目标-反思-行动”的思维链，实现任务闭环。 Agent实践案例会议助手：自动预定会议、发送通知、总结纪要，还能跨平台搜索并整理资料。个人助手：如“扣子”平台，用户可通过拖拽工具模块（日历、支付等）自定义Agent，实现自动记账、会议提醒等功能。智能客服：用户提问时，Agent先检索知识库，再调用订单查询接口，最终用自然语言生成回复，并记录问题到“长期记忆”以优化后续服务。 总结大模型Agent是能独立完成复杂任务的智能体，技术核心在于模拟人类思维链，结合记忆、规划和工具调用。当前已应用于客服、办公等场景，未来可能成为AI领域的“...

Deepseek使用与Prompt工程AI大模型（如GPT、LLaMA、Claude等）的核心原理及API使用涉及多个技术层面。以下从基本原理、关键技术和实践API调用三个维度展开说明： AI大模型基本原理 核心架构（以GPT为例） graph TD A[输入文本] --> B[Token化] B --> C[嵌入层：转换为768/12288维向量] C --> D[多层Transformer解码器] D --> E[输出概率分布] E --> F[采样生成文本] Transformer结构：基于自注意力机制（Self-Attention），每个token可并行处理训练目标：通过海量文本的“下一个词预测”任务（如Google的BERT采用MLM不同） 以上架构是用来不断生成下一个词，但是往往是顺着prompt说话的捧哏的角色，回答往往差强人意。大模型之所以能够给出优秀的令人满意的回答，训练过程离不开reward model。 关键技术指标 参数 GPT-3 LLaMA-2-7...

From Large Language Models to Reasoning Language Models - Three Eras in The Age of Computation. Era of model size scaling 模型规模扩展的时代2017 - Transformers “Attention is All you Need” 核心思想与贡献 目标：用纯注意力机制（无需RNN/CNN）解决序列建模问题，实现并行化训练并捕获长距离依赖。 关键创新： **自注意力（Self-Attention）**：动态计算序列中所有位置间的关联权重。 **多头注意力（Multi-Head Attention）**：并行学习不同子空间的注意力模式。 **位置编码（Positional Encoding）**：注入序列顺序信息，替代RNN的时序性。

LoRA Low-rank adaptationLoRA（低秩自适应）是一种参数高效微调（PEFT）方法。其核心思想是通过低秩矩阵分解模拟大模型参数的增量更新：冻结预训练模型权重，仅在原始权重旁注入可训练的秩分解矩阵（一对小型线性投影矩阵），通过矩阵乘法实现参数调整。该方法显著减少需优化的参数量（通常降至原模型的0.1%），同时保持原始模型结构不变。 graph LR A[加载预训练模型] --> B[冻结所有权重] B --> C[识别关键层插入LoRA模块] C --> D[仅训练LoRA矩阵A/B] D --> E[保存LoRA权重文件] E --> F[实时加载适配器预测] LoRA原理核心原理：冻结权重+低秩分解 LoRA的革新性在于以下核心技术： 1.冻结原始模型 保持预训练模型的所有权重固定不变 避免对原始知识造成干扰 2.创建低秩适应矩阵12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414...

MCP Model Context ProtocolMCP(模型上下文协议)是由Anthropic于2024年11月提出的开放协议，旨在为大语言模型与外部数据源、工具之间建立标准化接口。它采用客户端-服务器架构，定义统一的通信规范，使大模型能动态调用实时数据（如数据库、API）和功能（如绘图、文件操作），打破模型训练的信息孤岛。 MCP就像一个万能插座，让大模型能即插即用地连接各种工具和数据。比如，原本大模型不知道今天天气，但通过MCP协议，它能调用天气预报接口，像人一样实时查数据回答问题。 MCP原理MCP Host（主机环境）：集成大模型的应用程序（如VSCode Copilot，Dify，Coze），负责执行AI任务并运行MCP客户端。MCP Client（客户端）：作为中介模块（如Cursor），在主机环境中管理通信，向服务器查询可用工具列表、转发调用请求，并处理响应。MCP server（服务器端）：封装外部工具接口（如数据库、API）。 MCP就像工厂流水线，主机运行AI大脑干活，客户端负责传话找工具，服务器存着数据库等外挂设备，客户端把需求告诉服务器，拿到结果再传回...

PromptPrompt(提示词)是用户与大语言模型交互时输入的指令或文本片段，用于引导模型生成符合预期的内容。它可以是问题、任务描述，或包含背景、示例的结构化文本，本质上是人与模型沟通的桥梁。 为什么Prompt重要Prompt工程的核心意义在于解决大模型的模糊性。模型虽然拥有海量知识，但无法直接理解人类意图，它不会通过一个眼神读懂你，你需要清晰告诉它你需要具体的什么，希望它怎么做。通过设计优质prompt，可以明确任务边界、提供上下文，从而缩小模型的想象空间，提升输出的相关性和准确性。 怎么写出优质提示词明确任务：用动词开头（如“总结”、“对比”等），指定输出角色（如“你是一名律师”）提供上下文：补充背景信息（如“用户是新手妈妈”）和示例结构化格式：要求分点、表格或JSON输出优化策略：使用RTF框架（角色-任务-格式）、思维链（“请逐步分析”，“请给出详细步骤”） 告诉大模型要干嘛，然后补充一些背景资料让它知道，最后规定答案格式，告诉它你要的是什么。 总结Prompt是与大模型高效沟通的密码。通过明确指令、补充细节和规范格式，将模糊需求转化为机器可执行的任务。

RAG Retrieval-Augmented GenerationRAG检索增强生成是一种结合信息检索与大语言模型的技术框架。核心是通过外部知识库动态检索相关信息，将其与用户问题结合，增强模型生成答案的准确性和专业性。RAG无需修改模型参数，而是以外挂方式扩展LLM的知识边界，尤其适用于知识密集型任务（如问答、文档分析）。 RAG相当于给大模型外接了一个移动硬盘。当大模型遇到不确定的问题时，会先从这个硬盘里面快速搜索相关知识点，再结合自己本身的记忆给出更靠谱的答案，避免瞎编或过时信息的问题。 RAG原理数据准备：将文档拆解、编码为向量存入数据库。检索增强：将用户问题编码后匹配相似向量片段。生成优化：将检索结果与大模型能力结合，通过提示模版生成最终答案。 RAG怎么用ChatPDF：用户上传PDF后，RAG自动解析文本、建立索引（OpenAI,Cohere等模型的Embeddings API允许用户传入自己的文本数据进行向量化处理），回答时检索相关内容生成总结，适合学术文献分析。金融领域：银行用RAG构建智能客服，检索内部政策文档和产品手册，生成合规且专业的回复，避免信息泄露风险...

TokenToken是大语言模型处理文本的最小语义单元，通过分词算法将原始文本切割为可计算的离散符号。不同于传统的汉字或单词，它采用BPE等算法实现跨语言混合拆分，每个token对应词表中的唯一ID并转换为高维向量。 Token就像是组成物质的基础颗粒，它有自己的编号和数字坐标，编号是它的唯一id，而数字坐标由embedding得来，是一个高维向量，由输入的数据集得来。 为什么Token重要Token是模型资源消耗的计算单位，直接影响API调用成本（如GPT-4每千token约0.3元）、上下文记忆长度（如4096 tokens限制）和生成质量。合理的token使用能优化算力分配，避免关键信息被截断。 这其实是影响和大模型对话的三大体验：要花多少钱、能聊多长、回答质量。 怎么减少Token输入优化：删除冗余词 （“那个…嗯”，重复语义的）参数控制：设置max_tokens = 300限制回答长度长文本处理：分段输入+用“继续”指令衔接监控用量：调用API时查看usage字段 总结Token是AI理解人类语言的乐高积木，既决定了大模型的算力成本，又影响着对话质量。掌握分词...