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AI开发者日记

面向工程师的“AI应用开发工程手册”。聚焦RAG、LangGraph、MCP、Agent与向量数据库，从原理、架构到评测、部署，提供可复现的范式与能跑的代码。

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不搞公式！轻松看懂生成式 vs 判别式，联合/条件概率、贝叶斯思维（白话讲解）

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一篇小白友好的科普文，AI与统计学的底层逻辑，看似抽象的数学概念，其实每天都在我们身边上演。

what is L1，L2正则化？

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为什么我们需要正则化？人类申明（小白可理解的手打文字版）

图结构思维的演进：从概率图模型到 LangGraph

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什么是（有向/无向）图？浅显易懂！！！

强化学习---马尔可夫决策过程（白话讲解）

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马尔可夫性、马尔可夫链、马尔可夫决策过程全家桶

Agent Skills是个啥？

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熟悉Linux(所有类unix系统)的开发者都知道，在linux中，一切都是文件，无论是磁盘上的文本、设备、网

LLM 应用中的消息管理实践

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众所周知，在 LLM 中，对话是最核心的交互方式。无论是 RAG 还是 Agent，都离不开对话，而对话管理的关键就是 messages参数的管理。

LangGraph 入门全解(六)：实战 DeepResearch--打造强大的 AI 调研助手

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本文为LangGraph完结篇，实战LangGraph开发DeepResearch.

一文搞定迁移学习（下）：BERT ，nlp 的语义觉醒之路

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当前背景：自然语言处理的核心任务之一，是把人类文字变成计算机能“看懂”的数值。

LangGraph 入门全解(四)：构建人机交互体验

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HITL 就是人在某些环节作为节点参与决策。构建良好的人机交互。

LangGraph 入门全解(三)：让机器人拥有记忆--集成 Mem0

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任务级别记忆：适合短期会话和任务流程的状态保存，轻量易用。用户级别记忆（Mem0）：适合需要长期交互和个性化体验的应用，比如智能客服、AI 助手。两者结合，在不同层面增强 LangGraph 应用的智

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