PyTorch研习社
需遵循这些原则，轻松驾驭大模型
本文提出了26条指导原则，旨在简化与大型语言模型（如LLaMA-1/2、GPT-3.5/4）交互时的提问和提示设计过程。通过遵循这些原则，用户可以更有效地进行交流，提升模型的响应质量。
建立强大AI智能体的关键：Pydantic AI+MCP+高级网络爬虫
本文通过一个超快速教程展示了如何使用Pydantic AI、MCP和高级网络爬虫技术构建强大的多智能体聊天机器人，并介绍了实时聊天机器人的功能及其背后的技术实现。
关于OpenAI的GPT-4.1：你只需要关注这几点就够了
OpenAI发布了GPT-4.1系列，包括针对高智能、平衡和低延迟任务的版本。GPT-4.1在长上下文任务中表现强劲，在SWE-Bench验证准确率上达到55%，多模态测试得分72%。
从零开始构建大模型：GitHub超44K Star的大模型教程
2025 年以来，AI 大模型持续火热。从 DeepSeek、GPT-4 到 Gemini 2.0，各家模型参数动辄千亿级。《Build a Large Language Model (From Scratch)》通过 PyTorch 实现 LLM 架构，并涵盖 Transformer 细节与大规模预训练。
Agentic RAR+Nano-GraphRAG+Claude 3.7 Sonnet=智能推理RAG系统
G 以及 Claude 3.7 Sonnet 来创建一个基于智能推理（Agentic RAR）的聊天
提示工程101第七课：自洽性&多路径推理
通过多路径推理和结果聚合策略增强大语言模型输出的鲁棒性和准确性，本教程讲解自洽性、多路径推理等概念及其在Python中的应用，并教授如何生成多个推理路径及实现自洽性检查。
用10款AI产品取代整个开发团队
在2025年的背景下，多种AI工具正在取代传统开发团队70%的工作负担。这些工具包括GitHub Copilot、ChatGPT、Uizard/AI Wizard、Durable.co、Testim.io等，能够帮助开发者简化代码编写、UI设计、自动化测试及QA工程等工作，显著提高工作效率和工作质量。
谷歌Agent2Agent和Anthropic MCP的深度对比
Agent2Agent (A2A) 和 MCP 是两个增强智能体能力的协议，MCP 用于智能体连接外部系统，而 A2A 侧重于让多个智能体协作和共享信息。本文分析了它们的区别、应用场景和代码示例。