一、上下文瓶頸：大模型的隱形天花板在大語(yǔ)言模型（LLM）快速演化的這兩年，性能的提升早已不只是“誰(shuí)的參數(shù)多、算力強(qiáng)”的問題。上下文長(zhǎng)度（ContextLength），也就是模型一次能理解的文本量，成為了新的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。舉個(gè)例子：GPT4o支持128Ktokens（大約幾百頁(yè)文本）；Claude3.5claims可達(dá)200K；Gemini1.5更是放出“100萬token”的驚人數(shù)字。但現(xiàn)實(shí)是——上下文越長(zhǎng)，成本和延遲就成倍上升。原因在于，傳統(tǒng)Transformer的注意力...

在AI的世界里，“大”似乎成了唯一的進(jìn)步指標(biāo)。每一次新模型發(fā)布，都伴隨著一串耀眼的數(shù)字：參數(shù)更龐大、顯卡更多、算力更猛。廠商們爭(zhēng)相堆疊參數(shù)，就像造火箭一樣拼配置?？蓡栴}是——更大的模型，真的意味著更聰明的智能嗎？過去一年，無數(shù)開發(fā)者都體會(huì)到這種“堆料焦慮”：模型越來越大，但響應(yīng)變慢、成本飆升，部署一次動(dòng)輒上萬元GPU賬單。而他們真正需要的，是一個(gè)高效、聰明、可落地的AI助手——能幫他們寫代碼、調(diào)試錯(cuò)誤...

在大模型的競(jìng)爭(zhēng)中，一個(gè)鮮明趨勢(shì)正在出現(xiàn)——“越大”不再是唯一目標(biāo)，“越高效”才是新的制勝關(guān)鍵。最近，LiquidAI發(fā)布了LFM2VL3B，這是一款參數(shù)量30億（3B）的視覺語(yǔ)言模型（VLM），不僅性能亮眼，更令人驚訝的是：它能在邊緣設(shè)備上流暢運(yùn)行。這意味著什么？簡(jiǎn)單來說，圖像理解、視覺問答、圖文生成等復(fù)雜任務(wù)，將不再只是云端的特權(quán)，而是可以直接在手機(jī)、機(jī)器人或工業(yè)設(shè)備中完成。一、什么是LFM2VL3B？主關(guān)鍵詞：LFM2VL3B輔...

一、提示詞的盡頭，是“技能”過去幾年，我們?cè)谟么竽Ｐ蜁r(shí)總逃不開一個(gè)詞：提示詞（Prompt）。從寫文案、寫代碼，到自動(dòng)生成SQL，每一次交互都靠手動(dòng)輸入復(fù)雜指令。問題在于——每次都要重新教一遍模型。哪怕只是重復(fù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，也要重新描述“你是誰(shuí)”“要干什么”“按什么標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行”。這就像每次開機(jī)都要重新教電腦怎么打開瀏覽器一樣。這時(shí)候，Anthropic帶來了一個(gè)顛覆性的新概念：AgentSkills（智能體技能）。一句話解釋：...

過去兩年，大語(yǔ)言模型（LLM）逐漸成為知識(shí)工作流的“新大腦”。但凡接觸過RAG（檢索增強(qiáng)生成）的人，大概率都遇到過這樣的問題：文檔越長(zhǎng)，推理速度越慢；知識(shí)庫(kù)一大，延遲直接爆炸。甚至有時(shí)候，模型還沒輸出第一個(gè)字，用戶耐心就已經(jīng)消耗殆盡。為什么會(huì)這樣？根源在于長(zhǎng)上下文的計(jì)算成本。注意力機(jī)制的復(fù)雜度隨著輸入長(zhǎng)度是二次增長(zhǎng)的——文本翻倍，算力就要漲四倍。對(duì)于企業(yè)級(jí)應(yīng)用來說，這幾乎等于“不可用”。這一次，MetaS...

過去幾年，生成式AI席卷全球。聊天機(jī)器人會(huì)說話，智能助手能寫報(bào)告，金融機(jī)構(gòu)也迅速上馬了一批GenAI試點(diǎn)項(xiàng)目。無論是客服FAQ、風(fēng)控報(bào)告，還是文檔摘要，都能看到它的身影。但很快，銀行業(yè)發(fā)現(xiàn)了問題：生成式AI很會(huì)“說”，卻不會(huì)“做”。它可以回答KYC（客戶身份識(shí)別）的提問，卻沒法幫你驗(yàn)證文件、上報(bào)合規(guī)部門、同步核心系統(tǒng)。換句話說，GenAI更像是“聰明的分析師”，但沒有決策權(quán)，也無法真正執(zhí)行任務(wù)。于是，AgenticAI（行...

一、瀏覽器的盡頭，是“對(duì)話”？“我們希望人們與瀏覽器聊天，而不是輸入網(wǎng)址。”在OpenAICEOSamAltman的這句話落地那一刻，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的使用方式，或許正在被重新定義。10月21日，OpenAI正式發(fā)布ChatGPTAtlas——一款由ChatGPT驅(qū)動(dòng)的AI瀏覽器。它不僅能像人一樣理解網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，還能主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)、記憶用戶歷史、甚至在你寫郵件或購(gòu)物時(shí)直接幫你完成操作。簡(jiǎn)單來說，Atlas是一個(gè)“會(huì)思考的瀏覽器”。它不再只是打開網(wǎng)頁(yè)的工具，...

在過去幾年里，OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)似乎已經(jīng)“卷”到極致：模型越來越大、精度越來越高，但計(jì)算成本和延遲也越來越驚人。而就在2025年10月，DeepSeekAI再次打破了行業(yè)的想象邊界——推出了DeepSeekOCR3B：一款30億參數(shù)的視覺語(yǔ)言模型（VLM），專為高性能OCR與結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)。它的最大亮點(diǎn)在于：能在保持97%識(shí)別精度的同時(shí)，將文本token壓縮到原來的十分之一。這不僅意味著成本大幅下降，更代表著文檔AI進(jìn)入了“高效視...

ProximalPolicyOptimization(PPO)，這個(gè)名字在近幾年的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning,RL)領(lǐng)域中，幾乎等同于“默認(rèn)選項(xiàng)”和“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。無論是訓(xùn)練機(jī)械臂完成復(fù)雜操作，讓AI智能體在游戲中橫掃千軍，還是為ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型(LLM)進(jìn)行RLHF（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）微調(diào)，你都繞不開它。OpenAI開發(fā)的PPO，巧妙地在策略梯度方法的框架上進(jìn)行了升級(jí)，解決了經(jīng)典策略梯度算法最大的痛點(diǎn)——不穩(wěn)定性。它如何做到既高...

10月份，Anthropic發(fā)布了一個(gè)更小、更快、更便宜，但能力卻“離譜”地接近前輩的ClaudeHaiku4.5。這次并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的版本升級(jí)，而是Anthropic對(duì)AI應(yīng)用效率、成本和速度的一次突破性重構(gòu)。它不僅重新定義了“小模型”的邊界，更給所有開發(fā)者和企業(yè)提供了一個(gè)全新的“性價(jià)比之王”。你可能會(huì)問：這個(gè)Haiku4.5到底有多強(qiáng)？它能取代Sonnet4嗎？又將如何改變我們開發(fā)AIAgent的方式？本文將深度拆解Anthropic發(fā)布的這款“性價(jià)比殺手...

10月中旬，Anthropic再次出手。在Claude3.5系列穩(wěn)定占據(jù)高端市場(chǎng)之后，他們推出了一個(gè)令人意外的新品：ClaudeHaiku4.5。這次更新的關(guān)鍵詞只有三個(gè)：更快、更便宜、更強(qiáng)。雖然它被定位為“小模型”（smallmodel），但性能已經(jīng)逼近旗艦級(jí)ClaudeSonnet4。在編程、推理、文檔理解等核心能力上，它不僅沒有明顯短板，反而在速度和成本上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。一、Haiku4.5是什么？一款“小而強(qiáng)”的AI模型Anthropic在2025年的產(chǎn)品矩陣已經(jīng)...

在構(gòu)建RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)的過程中，很多人都有這樣的困惑：“模型看起來能回答問題，但到底是不是在胡說八道？”“Retriever到底找得準(zhǔn)不準(zhǔn)？”“我該怎么知道系統(tǒng)整體是不是可靠的？”這些問題的根源在于——我們?nèi)狈ο到y(tǒng)化的評(píng)測(cè)方法。尤其在項(xiàng)目早期，還沒有真實(shí)用戶數(shù)據(jù)時(shí)，想要驗(yàn)證RAG流程的效果就更加困難。今天，我們就來深入拆解一個(gè)實(shí)用方案：??用DeepEval生成合成數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性評(píng)...

一、AI模型訓(xùn)練的“數(shù)據(jù)幻覺”在人工智能領(lǐng)域，有一個(gè)近乎鐵律的共識(shí)：數(shù)據(jù)越多，模型越聰明。這條邏輯支撐了過去十年的AI爆發(fā)——從GPT到Claude，再到DeepSeek，所有巨頭都在堆算力、卷數(shù)據(jù)、拼參數(shù)。但當(dāng)DeepSeek以130成本訓(xùn)練出高性能模型后，這條鐵律開始動(dòng)搖。如今，一篇來自LIMI團(tuán)隊(duì)的新論文再次顛覆認(rèn)知——他們僅用78個(gè)高質(zhì)量訓(xùn)練樣本，就讓模型在智能體評(píng)測(cè)中超越了使用10,000個(gè)樣本訓(xùn)練的對(duì)手。是的，你沒看錯(cuò)：128倍...

一、當(dāng)小模型掀翻大模型，AI推理的天平被重新校準(zhǔn)在AI的競(jìng)技場(chǎng)上，我們已經(jīng)習(xí)慣了“大力出奇跡”——模型越大、參數(shù)越多、算力越猛，表現(xiàn)就越強(qiáng)。然而，2025年10月，來自三星SAIT（蒙特利爾研究院）的一篇論文，徹底打破了這一邏輯。他們發(fā)布了一個(gè)名叫TinyRecursiveModel（TRM）的小模型，參數(shù)量?jī)H7M——幾乎是DeepSeekR1（671B）的百萬分之一。但就是這樣一個(gè)“袖珍模型”，在ARCAGI1和ARCAGI2推理測(cè)試中，硬是干翻了多個(gè)巨頭...

還在一張張地核對(duì)發(fā)票，手動(dòng)錄入合同信息到眼花？你可能還沒意識(shí)到，那個(gè)曾經(jīng)只會(huì)“傻瓜式”掃描文字的OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)，已經(jīng)被徹底顛覆了。當(dāng)大型語(yǔ)言模型（LLM）的浪潮席卷而來，OCR不再只是一個(gè)“文字搬運(yùn)工”。新一代的LLMOCR已經(jīng)進(jìn)化成一個(gè)能讀懂、會(huì)思考的“文檔理解專家”。它不僅能識(shí)別文字，更能理解上下文、自動(dòng)糾錯(cuò)，甚至解讀數(shù)據(jù)背后的邏輯。那么，這場(chǎng)由LLM引領(lǐng)的OCR革命，究竟強(qiáng)在哪里？它又將如何改變我...

當(dāng)OpenAI在10月初發(fā)布AgentBuilder與AgentKit時(shí)，外界第一反應(yīng)是：“這不就是更好用的GPT嗎？”但行業(yè)人士立刻意識(shí)到，這一次的變化不是模型升級(jí)，而是范式重構(gòu)。過去一年，AI的焦點(diǎn)集中在“大模型能力”上——誰(shuí)更聰明、誰(shuí)能寫更流暢的代碼、誰(shuí)能生成更像人的語(yǔ)言。而從2025年開始，新的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)正在轉(zhuǎn)向：誰(shuí)能讓AI真正“動(dòng)起來”——在真實(shí)的系統(tǒng)、真實(shí)的工作流中完成真實(shí)的任務(wù)。這，就是Agent（智能體）時(shí)代的開始。而OpenAI...

在大模型的競(jìng)速賽道上，算力就是發(fā)動(dòng)機(jī)。無論是ChatGPT、Gemini還是LLaMA，這些龐然大物背后，都離不開兩類主力硬件：GPU（圖形處理器）和TPU（張量處理單元）。看似并肩作戰(zhàn)，實(shí)則兩者的定位、架構(gòu)、生態(tài)和使用場(chǎng)景有著明顯差異。那么，到了2025年，究竟誰(shuí)才是訓(xùn)練Transformer大模型的最佳選擇？今天，我們就從架構(gòu)、性能、生態(tài)、可擴(kuò)展性、能效、成本以及最新Benchmark幾個(gè)維度，帶你全面梳理GPUvsTPU的差異與取舍。1.架構(gòu)層...

在大模型的浪潮里，算力、數(shù)據(jù)和模型規(guī)模常被放在臺(tái)面上討論，但有一個(gè)問題卻往往被忽略：隱私。當(dāng)模型越大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多時(shí)，用戶的敏感信息是否會(huì)被“記住”？這不僅是技術(shù)問題，更是關(guān)系到AI能否長(zhǎng)期落地的信任基石。幾天前，GoogleAI與DeepMind發(fā)布了VaultGemma1B——全球首個(gè)從零開始用差分隱私（DifferentialPrivacy,DP）訓(xùn)練的開源大模型，參數(shù)量達(dá)到10億。這不僅是Gemma系列的又一次迭代，更是一場(chǎng)關(guān)于“如何在保證能力...

在過去的二十年里，自動(dòng)化幾乎成為所有企業(yè)數(shù)字化的標(biāo)配。無論是工單處理、郵件提醒，還是客服機(jī)器人，我們都習(xí)慣了把任務(wù)交給一套“寫死的流程”，然后安心等待它們執(zhí)行。但問題也隨之而來：流程一旦變化，就要重新編碼；遇到錯(cuò)誤，必須人工干預(yù)；機(jī)器永遠(yuǎn)不會(huì)變聰明，只會(huì)重復(fù)原有的邏輯。在今天這個(gè)技術(shù)更新速度遠(yuǎn)超以往的時(shí)代，這樣的靜態(tài)工作流（StaticWorkflow）顯得越來越力不從心。取而代之的，是一種正在迅速崛起的新...

設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：你有一個(gè)AI助手，它第一次執(zhí)行任務(wù)時(shí)失敗了，但從那一刻開始，它就“記住了教訓(xùn)”，并且永遠(yuǎn)不會(huì)再犯同樣的錯(cuò)誤。這意味著，它不僅能回答你的問題，還能像人一樣，越用越聰明。這聽起來像是科幻片里的橋段吧？但在人工智能研究領(lǐng)域，這其實(shí)一直是一個(gè)未解的核心難題。我們構(gòu)建了強(qiáng)大的LLMAgent，它們可以自主調(diào)用工具、規(guī)劃任務(wù)、推理求解，但要么過于僵化，不能學(xué)習(xí)新經(jīng)驗(yàn)；要么依賴昂貴的模型微調(diào)（Finetun...