LLM介绍

本页面为AI爱好者提供从基础到应用的大型语言模型（LLM）指南。

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第 9 章 — 模型完整性与供应链风险

LLM Primer VII 章节走读第 9 篇。这一章把模型 artefact 当作由第三方分发的二进制来对待 —— 带着二进制分发一直带着的反序列化、后门和出处问题。

2026-05-18

LLM Primer IV 章节走读第 5 篇。MCP 支持的三种传输,.well-known 这一层发现机制加 Server Card,以及那些无聊的运维问题 — CORS、Origin 校验、缓存 — 决定一个 server 是合作型网络公民还是负债。

2026-04-03

LLM Primer III 章节走读最末一篇。流水线没有「做完」这件事 — 文档在变、查询在漂、模型在换 — 负它的团队学着在三种时间尺度上同时思考。结尾接到第四本 — MCP。

2026-03-28

LLM Primer III 章节走读第四篇。RAG 系统里长得最快、上量后最贵、把团队锁得最死的那一层 — 用技术指标比着选,用运维条件决定。

2026-03-21

LLM Primer I 章节走读第八篇。模型长出手脚的那块地 — 工具调用、函数调用、智能体 — 以及 2026 版 §8.6 这节新加的智能体模式:ReAct、规划-执行、反思。

2026-02-25

LLM Primer I 章节走读第七篇。真正扛事的四个 prompt 模式 — system prompt、few-shot、思维链、角色 — 以及每个为什么能行,从下一个 token 的机制里讲清。

2026-02-24

LLM Primer I 章节走读第六篇。为什么"听上去通顺"和"真的有用"是两件事、对齐到底在调什么,以及 2026 版里 §6.6 新增的那一节 — 宪法式 AI、基于辩论的模型,以及对齐领域里最新的研究方向。

2026-02-23