RWKV
RWKV
简介
RWKV（读作 RWaKuV）是一种具有 GPT 级大型语言模型（LLM）性能的 RNN，也可以像 GPT Transformer 一样直接训练（可并行化）。
RWKV 结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性：出色的性能、恒定的显存占用、恒定的推理生成速度、
RAG
rag
检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是当下热门的大模型前沿技术之一 ^1。
检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。
历史沿革
2020年，Facebook AI Research(FAIR)团队发表名为《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP
摩尔线程开源 MusaCoder — 首个基于国产全功能 GPU 全栈训练的代码大模型
摩尔线程开源 MusaCoder — 首个基于国产全功能 GPU 全栈训练的代码大模型
发布时间： 2026年6月
来源： OSCHINA | 摩尔学院论文版 | InfoQ 报道
论文： arXiv:2606.04847
归档日期： 2026-06-11
概述
摩尔线程正式发布并开源面向 GPU 底层算子生成的专用代码大模型 MusaCoder，包含 9B
MCP协议
MCP协议
MCP 是一个标准化协议，旨在通过提供结构化的上下文管理来增强大型语言模型（LLMs）与应用程序之间的交互。
介绍
MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，
llama.cpp
llama.cpp
llama.cpp 是一个专为大型语言模型（LLMs）设计的 高性能开源推理引擎 ，由开发者 Georgi Gerganov 基于 C/C++ 实现。它通过底层优化技术，实现在多种硬件（包括消费级设备）上高效运行大模型，尤其适合本地化部署场景。
llama.cpp 是一个库，可以基于其进行开发。
核心定位与功能