单独使用语言模型（LLM）对于简单的任务比如让模型写一段文案来说是可以的，但更复杂的任务往往只依靠 LLM 很难取得良好的效果甚至不可用。 所以 AI agent 的

想象这样一个场景我们文案团队每天都会根据需求产出高质量的文案，随着需求的增加我们系统已经累积了很多优质文案。那么我们是否可以根据新的需求描述

transformer 已经成了当前深度学习领域最著名的网络架构，它是各大语言模型的基石。在这篇文章里我把自己在了解 transformer 的学习资料做了一个总结，一是加深体会二是希望

背景 随着 LLM 的日益强大，我们可以借助 LLM 来提高多方面的生产效率。很多的应用场景我们就不在这里展开，其中一方面就是用来给程序员提效，比如大名鼎鼎的

Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一，用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询 (Incremental queries,Time

在当前的业务系统中我们会遇到多种多样的数据存储和读取场景。在对于大量数据(G以上级别)的存储和读取我们就基本会采用分布式文件系统比如 Amazon S3、