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。

共有7篇文章。 | 当前在第1页，共1页。

第 14 章 — 基准测试、测试与性能

LLM Primer IV 章节走读最后一篇。真 server 上的 MCP-Universe Benchmark、它暴露的两种系统性故障、每请求一会话跟共享会话池之间的十倍吞吐差距,以及通往第 V 卷的桥。

2026-04-12

LLM Primer IV 章节走读第 13 篇。配 Bedrock 的 Strands、AWS 状态层模式、Microsoft Agent Framework、LangChain、Semantic Kernel — 以及团队各自独立到达的三种生产集成形态。

2026-04-11

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 IV 章节走读第 4 篇。Sampling、Roots、Elicitation 是 MCP 在 host-server 这堵墙上打的三个小洞 — 每一个都是 host 借给 server 的一份能力,也是替用户接住的一份风险。

2026-04-02

LLM Primer IV 章节走读第 2 篇。MCP 到底标准化了什么,Host、Client、Server 三个角色的分工,动态发现和双向消息为什么在那些真正重要的场景里跟 REST 不一样,以及从能力协商开始的会话生命周期。

2026-03-31

本文开启 LLM Primer 系列第四卷《用 MCP 设计 AI 认知》的章节走读。为什么智能体要靠一层协议才能从 demo 走到生产,这本书写给谁,以及 3 月 30 日到 4 月 12 日 14 篇连载的时间表。

2026-03-29

LLM Primer III 章节走读第五篇。一次向量搜索是大多数 demo 停下的地方,也是大多数生产故障开始的地方。本章一路走到生成器手里那一组候选,以及每一步存在的理由。

2026-03-22