提示工程一个好的提示工程由下面的几个部分组成，可能我们之前认为给大模型提示不就是描述清除就行么，底层逻辑是没问题的，不过需要有了下面这个模板能够帮我我们更好的描述任务，进而减低成本达成目的。指令任务本身。指令应该尽可能具体，避免留下太大的解释空间。上下文描述问题或任务背景的附加信息。它回答了“为什么提出这个指令”这样的问题。格式LLM 输出生成文本的格式。如果不指定格式，LLM 会自行决定格式，这

当前这个时间点， 我们似乎正在经历异常技术平权的革命， 因为大模型的出现， 让原来很多需要花费很多精力的工作变得毫无意义（这里就不便举例子）， 也让我由此感慨一下，接下来主要看看我们在算法这个方向是如何看待算法工作与大模型的关系。

MOE结构MOE结构是DeepSeek比较大的创新， 不管是从模型性能上，还是计算性能上， 都是非常好的设计。这一个部分其实替换掉传统的Transformer中的FFN的结构。我们来分开看当前的网络结构专家网络MOE结构中有多个专家网络，设计的预期是希望能够让多个专家能够各自负责不同领域的知识内容，完成任务的结构。门控网路门控专家是整个网路的一个路由，这个路由是要识别不同问题需要找那些专家。这个部

胜多负少

今天我们来介绍大语言模型使用，Agent的构建和开发。基础知识Agent定义和核心机制Agent是一种通过感知环境（传感器）并主动与环境交互（执行器）的智能实体。LLM Agent通过结合大语言模型（LLM）与外部工具、内存和规划能力，突破传统LLM的对话局限，实现复杂任务拆解与执行。其核心是通过工具调用（如API、代码）弥补LLM在数学计算、事实检索等方面的短板，形成“指令－目标－决定－执行”的

供应链自从人类开始生产生活就已经开始存在啦，直到20世纪才被学者提出来，今天我们通过一个小的文章宏观介绍一些供应链的基础知识。供应链系统是一个整合系统，将商流、物流、信息流、资金流进行有机的结合，通过管理这些流程，实现一个高效运作的整体。商流：商流是指供应链中，商品和服务在供应链各个环节的流通交易过程。物流：物流是商品从生产地到消费地点的运输和仓储过程，包括物流、仓储、包装等活动。信息流：信息流是

今天抽点时间讲讲环境的问题，对于算法工程师而言，开发环境往往都是最容易被轻视，但是最容易被拖后腿的东西，这个文章主要讲讲如何依据spark环境搭建jupyter的算法开发环境。

Dantizig-Wolfe分解算法本章继续介绍大规模优化问题的求解方式。