你是否曾被这些术语轰炸得晕头转向：LLM、Prompt、Agent、RAG、Function Calling、Langchain、SKILL……如果感觉全都不认识，恭喜你，这篇文章正是为你准备的。我们将彻底揭开这些唬人概念的“底裤”，让你发现所谓“智能体”不过是由“不需要智能的部分”构成，而整个AI技术的演进，实则是一条从“绝对刚性”到“极度柔性”的清晰路径。第一章：混乱的起点——大语言模型（LLM）与对话一切始于最古老的语言模型。最初的语言模型堪称“智障”，但随着模型参数爆炸式增长，在某个临界点，它竟涌现出了智能。为了与之前的智障模型区分，我们在前面加了一个“大”字，于是便有了大语言模型（L...

被培训班挤爆。现在去B站一搜全是麦克，大厂都没怎么搞明白的东西，现在就开始卖了，果然宇宙的尽头是销售。

题干分析 题设给定一个花费数组，已知我们可以上1/2/3级台阶，每次上到台阶i要花费costs[i]，同时根据上的台阶级数，追加花费1/4/9的花费。求从台阶0开始上到台阶n的最小花费为多少。 算法思路 拆分问题： 到达台阶n我们只能从台阶n-1/n-2/n-3开始分别花费对于的启动花费并追加移动花费到达台阶n。由此，我们设计dp[i]记录到达第i节台阶的最小花费，不难得到状态转移方程：  同时有初始条件：  同时我们注意到整个DP过程只涉及连续的四个状态值，因此可以进一步优化为常数额外空间消耗的迭代形式。 实现代码  递归与未进行内存优化的写法已注释  class Solution { /*...