2026 前沿大模型发布雷达:官方资讯、API 文档与退役公告入口
持续维护的前沿模型发布索引,覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen、xAI、Mistral、Kimi、MiniMax 与 GLM 的官方发布、模型目录、API 文档和退役公告。
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持续维护的前沿模型发布索引,覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen、xAI、Mistral、Kimi、MiniMax 与 GLM 的官方发布、模型目录、API 文档和退役公告。
讲解大模型应用的工程化实践,涵盖 LLM 可观测性(LangSmith/Langfuse)、评估框架、安全防护、缓存策略、降级方案和低代码平台(Coze/Dify)对比。
梳理大模型 7 大典型应用场景的技术栈:智能客服、代码助手、Text-to-SQL、内容生成、自动化工作流、多模态和 AI 赋能测试,附架构设计和实现要点。
全面讲解大模型推理与部署,涵盖 API 调用、本地推理(Ollama/vLLM/SGLang)、量化、KV Cache、PagedAttention、Continuous Batching 和企业级部署方案。
深入讲解大模型微调技术,涵盖 SFT、LoRA/QLoRA、DPO/GRPO、数据工程、工具链(Axolotl/Unsloth/LLaMA-Factory)和模型蒸馏。
深入解析 RAG 检索增强生成技术,涵盖基础架构、文本分块、Embedding、向量数据库、Query 改写、重排序、混合检索、GraphRAG 及企业级优化方案。
全面梳理 Prompt Engineering 技术体系,从 Zero-shot、Few-shot、CoT 到 ReAct、Tree-of-Thought,涵盖 System Prompt 设计、结构化输出、约束提示等实战技巧。
面向应用层开发者的 Transformer 架构原理详解,涵盖 Self-Attention、Q/K/V、Positional Encoding、LLM 核心概念、主流架构演进和模型训练三阶段流程。
从 Transformer 架构原理到 Prompt Engineering、RAG、Agent、微调、模型部署,一份面向 Java/Python 后端工程师的大模型应用开发技术路线全景清单,附学习资源和实战建议。
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