編者按：我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：真正的AI護城河需要系統(tǒng)性地構(gòu)建六層遞進式能力，從技術(shù)底座到戰(zhàn)略壁壘，缺一不可。文章提出了“AIMoatPyramid”框架，詳細(xì)闡述了六個關(guān)鍵層級：第一層的定制化模型與算法開發(fā)，強調(diào)超越開源模型性能且支持快速重訓(xùn)練；第二層的專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，要求數(shù)據(jù)具備獨特性、可用性和普及性；第三層的工作流集成，實現(xiàn)30秒內(nèi)從預(yù)測到?jīng)Q策的自動化閉環(huán)；第四層的領(lǐng)域?qū)＞?，確保在監(jiān)管環(huán)境...

編者按：在大語言模型(LLMs)的部署及其相關(guān)的算力擴容過程中，更換GPU是否也可能會對模型的輸出產(chǎn)生重大影響？這個問題的答案對于確保LLMs在不同硬件環(huán)境下的一致性和可靠性至關(guān)重要。我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的核心觀點是：即使在相同的開發(fā)環(huán)境、系統(tǒng)配置和隨機種子下，不同的GPU也會導(dǎo)致LLMs產(chǎn)生不同的模型輸出。作者通過實驗證明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G兩種不同GPU的情況下，Mistral7bv0.1模型對相同...

編者按：AI編程工具如何迅速檢索海量代碼庫，并精準(zhǔn)定位到最相關(guān)的代碼片段？這個看似不可能完成的任務(wù)，卻是決定現(xiàn)代AI編程工具用戶體驗的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的觀點是：Cursor通過巧妙運用默克爾樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了對大型代碼庫的快速索引和高效增量更新，這正是其能夠提供精準(zhǔn)AI輔助編程服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)。作者Engineer'sCodex編譯岳揚Cursor——這家最近宣布斬獲3億美元年營收的熱門AI開發(fā)工具...

編者按：人工智能真的已經(jīng)深入我們的日常生活了嗎？當(dāng)我們還在討論AI技術(shù)的潛力時，是否忽略了一個更為重要的事實——AI的實際使用量可能遠(yuǎn)超我們的想象？以Google為例，其AI交互處理的token數(shù)量從2024年4月的9.7萬億激增至2025年4月的480萬億以上，月處理量正快速逼近1千萬億的驚人規(guī)模。與此同時，微軟AzureAI服務(wù)單季度處理超過100萬億token，同比增長5倍，而OpenAI、字節(jié)跳動、百度等公司也都達(dá)到了日均萬億token的處理量級...

編者按：我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的觀點是：只有深入理解AI編程工具的底層原理和能力邊界，才能真正駕馭這些工具，讓它們成為提升開發(fā)效率的“外掛神器”。本文從LLM的基礎(chǔ)工作機制出發(fā)，解釋了Cursor等工具本質(zhì)上是VSCode的復(fù)雜封裝，通過聊天界面、工具集（如readfile、writefile等）和精心設(shè)計的提示詞來實現(xiàn)智能編程輔助。作者還逐行解析了Cursor的系統(tǒng)提示詞，分析了其中的工程設(shè)計細(xì)節(jié)。此外，作者還提供了制...

編者按：AI智能體到底應(yīng)該如何構(gòu)建？是追求復(fù)雜的端到端解決方案，還是回歸軟件工程的本質(zhì)思維？我們今天為大家?guī)淼奈恼?，作者的觀點是：智能體本質(zhì)上就是軟件，應(yīng)該用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)能浖こ淘瓌t來構(gòu)建，而非盲目追求“黑箱式”的復(fù)雜框架。文章從智能體的發(fā)展歷程出發(fā)，深入剖析了從有向圖到DAG編排工具，再到今天AI智能體的技術(shù)演進脈絡(luò)。隨后，作者系統(tǒng)性地提出了構(gòu)建可靠LLM應(yīng)用的12個核心原則。這篇文章為正在構(gòu)建AI應(yīng)用的開發(fā)...

編者按：當(dāng)我們談?wù)摍z索增強生成（RAG）系統(tǒng)的性能瓶頸時，大多數(shù)人會關(guān)注模型架構(gòu)、向量數(shù)據(jù)庫優(yōu)化或檢索、生成策略，但是否有人深入思考過一個更基礎(chǔ)卻被忽視的問題：光學(xué)字符識別（OCR）的質(zhì)量究竟在多大程度上制約著整個RAG系統(tǒng)的表現(xiàn)？我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的觀點是OCR的識別質(zhì)量形成了一個隱形的性能天花板，從根本上限制了即使是最先進RAG系統(tǒng)的效果。文章通過基于OHRv2基準(zhǔn)測試的深度實驗分析，量化了OCR...

編者按：我們今天為大家?guī)淼奈恼?，作者的觀點是：RAG技術(shù)的演進是一個從簡單到復(fù)雜、從Naive到Agentic的系統(tǒng)性優(yōu)化過程，每一次優(yōu)化都是在試圖解決無數(shù)企業(yè)落地大語言模型應(yīng)用時出現(xiàn)的痛點問題。文章首先剖析NaiveRAG的基礎(chǔ)架構(gòu)及其核心挑戰(zhàn)，繼而深入探討三大優(yōu)化方向：查詢動態(tài)優(yōu)化（包括查詢重寫、查詢擴展等策略）、語義理解增強（重點解析Anthropic提出的上下文檢索方法）、計算效率革新（客觀評價緩存增強生成（CAG）的...

編者按：當(dāng)身邊的人都在談?wù)揂IAgent時，你是否會困惑：究竟什么才是真正的智能體？為什么OpenAI、IBM和各大技術(shù)領(lǐng)袖給出的智能體定義都不相同？我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的觀點是：當(dāng)前流行的智能體定義要么過于復(fù)雜，要么嚴(yán)重偏離核心要義，真正的智能體應(yīng)該被定義為“具備自主性和行為能力，能在所處環(huán)境中實現(xiàn)一個或多個目標(biāo)的系統(tǒng)”。本文系原作者觀點，BaihaiIDP僅進行編譯分享作者StevenWillmott編譯岳揚2025年...

編者按：如何將LLM的推理過程從“燒錢的無底洞”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;高性能的生產(chǎn)力引擎”？本文深入剖析了提升LLM推理效率的五大核心技術(shù)：巧妙的KV緩存管理、Querysparsityattention（QUEST）、推測解碼（使用draftmodel加速生成過程）、權(quán)重調(diào)度（通過Flexgen實現(xiàn)跨設(shè)備資源分配）以及系統(tǒng)級優(yōu)化（FastServe解決隊頭阻塞問題）。此外，作者還簡要介紹了多種常見優(yōu)化方向，包括量化技術(shù)（AWQ、INT8、FP8等）、EarlyExitInference（LITE）...

編者按：本文首先解析了為什么LLM訓(xùn)練需要強化學(xué)習(xí)，詳細(xì)講解了RL和RLHF的工作原理；繼而系統(tǒng)比較基于價值、基于策略和ActorCritic三大強化學(xué)習(xí)范式的優(yōu)缺點；最后深入剖析TRPO和PPO算法，重點展示GRPO如何通過分組結(jié)構(gòu)和相對優(yōu)勢估計實現(xiàn)訓(xùn)練效率與穩(wěn)定性的雙重突破。作者ShirleyLi編譯岳揚這是DeepSeek系列文章的第六篇，我們將深入探討DeepSeek模型訓(xùn)練策略中的關(guān)鍵創(chuàng)新之一\[1,2\]：群組相對策略優(yōu)化（GroupedRelativePolic...

編者按：近日，Qwen3技術(shù)報告正式發(fā)布，該系列也采用了從大參數(shù)模型中蒸餾知識來訓(xùn)練小參數(shù)模型的技術(shù)路線。那么，模型蒸餾技術(shù)究竟是怎么一回事呢？今天給大家分享的這篇文章深入淺出地介紹了模型蒸餾的核心原理，即通過讓學(xué)生模型學(xué)習(xí)教師模型的軟標(biāo)簽而非硬標(biāo)簽，從而傳遞更豐富的知識信息。作者還提供了一個基于TensorFlow和MNIST數(shù)據(jù)集的完整實踐案例，展示了如何構(gòu)建教師模型和學(xué)生模型，如何定義蒸餾損失函數(shù)，以及如何...

編者按：如何有效利用大語言模型（LLMs）生成高質(zhì)量代碼？這是當(dāng)下開發(fā)者們比較關(guān)心的一個問題。在生成代碼的過程中，提示詞的設(shè)計是否精確，直接決定了模型輸出的質(zhì)量。本文深入探討了提示詞優(yōu)化的12條策略，給出了清晰的操作指南和示范案例，讀者可以了解到如何通過精準(zhǔn)編寫提示詞引導(dǎo)模型生成性能優(yōu)越、符合實際需求的代碼。作者AyushThakurPotpie(https:github.compotpieaipotpie)編譯岳揚大語言模型（LLMs）已經(jīng)徹底改變了...

編者按：模型上下文協(xié)議（MCP）究竟安全可靠嗎？當(dāng)你通過MCP插件讓AIAgent訪問公司文檔、員工聊天記錄或客戶信息時，你真的了解潛在的安全風(fēng)險嗎？文章詳細(xì)剖析了MCP存在的四大問題：協(xié)議自身的安全性不足，包括缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的身份認(rèn)證機制及存在可能執(zhí)行惡意代碼的風(fēng)險；用戶體驗方面的局限，如缺乏工具風(fēng)險分級和成本控制；大語言模型安全方面的挑戰(zhàn)，特別是提示詞注入和敏感數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險；以及LLM本身的技術(shù)局限，導(dǎo)致在比較...

編者按：我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章，作者的觀點是：即便在大語言模型上下文窗口不斷擴大的今天，檢索增強生成（RAG）技術(shù)依然具有不可替代的價值。文章首先通過Fiction.liveBench基準(zhǔn)測試結(jié)果展示了即使最先進的大模型在處理長上下文時也會遇到理解能力下降的問題，并指出：理論上下文長度≠有效上下文長度。隨后，作者從四個角度論證了RAG技術(shù)依然具有不可或缺的優(yōu)勢：1）企業(yè)私有數(shù)據(jù)體量遠(yuǎn)超任何模型的上下文窗口容量；2...

編者按：Google新推出的A2A與Anthropic的MCP到底有何區(qū)別？它們是競爭關(guān)系還是互補的技術(shù)？本文通過一個規(guī)劃夏威夷旅行的生動案例，清晰拆解了這兩大協(xié)議的本質(zhì)區(qū)別：MCP更像是為單個AIAgent賦能的“超能力工具箱”，而A2A則是構(gòu)建了AIAgent專家團隊間的“協(xié)作網(wǎng)絡(luò)”。作者基于實際項目經(jīng)驗，揭示了影響實際應(yīng)用這兩種協(xié)議的3項技術(shù)差異，同時還解讀了二者互為補充而非競爭的真實關(guān)系。作者ZacharyHuang編譯岳揚01引言：協(xié)作式...

編者按：當(dāng)前AI基礎(chǔ)模型的商業(yè)前景正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。開源模型的性能日益接近甚至在某些領(lǐng)域超越閉源產(chǎn)品，高昂的推理成本讓訂閱制模式的盈利空間被嚴(yán)重擠壓，而價格戰(zhàn)使API服務(wù)利潤率持續(xù)下滑。這些現(xiàn)實問題正迫使每一個在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)或投資的人重新思考商業(yè)策略。本文作者基于一線市場觀察和深度行業(yè)洞察，提出了一套商業(yè)模式組合拳。首先，文章深入分析了基礎(chǔ)模型的兩大主要商業(yè)模式——訂閱制和API服務(wù)，并指出API模式雖...

編者按：在人工智能發(fā)展的新階段，我們該如何看待數(shù)據(jù)的角色與價值？當(dāng)生成式AI讓數(shù)據(jù)唾手可得，專業(yè)領(lǐng)域的“數(shù)據(jù)護城河”究竟該如何構(gòu)建？我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：在生成式AI時代，數(shù)據(jù)從未失去其“黃金屬性”，只是淘金（價值挖掘）的方式變了。文章以大數(shù)據(jù)時代與AI時代的對比為切入點，指出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集模式已被顛覆——大語言模型（LLM）不僅降低了內(nèi)容生成成本，還通過高頻交互創(chuàng)造了海量高價值對話數(shù)...

編者按：這篇技術(shù)解析詳細(xì)闡述了DeepSeekV3Base的預(yù)訓(xùn)練階段所采用的關(guān)鍵技術(shù)。文章重點介紹了三項核心技術(shù)：DocumentPacking技術(shù)有效解決了輸入序列長度差異導(dǎo)致的資源浪費問題；FillintheMiddle（FIM）采用PSM框架和特殊tokens，使模型具備上下文感知的中間內(nèi)容生成能力；基于YaRN的長上下文窗口擴展技術(shù)則通過頻率插值策略解決了位置編碼的擴展挑戰(zhàn)。隨后，文章詳細(xì)描述了DeepSeekV3Base的預(yù)訓(xùn)練過程，包括數(shù)據(jù)構(gòu)建、訓(xùn)練策...

編者按：當(dāng)你面對需要高質(zhì)量逆向推理能力的應(yīng)用場景時，傳統(tǒng)大語言模型是否讓你感到力不從心？在詩歌逆向補全、邏輯逆向推導(dǎo)等任務(wù)中，為什么即使是GPT4o這樣的強大模型也會表現(xiàn)失常？文章深入介紹了LLaDA(LargeLanguageDiffusionwithmAsking)這一創(chuàng)新模型的工作原理、訓(xùn)練過程與性能表現(xiàn)。與傳統(tǒng)自回歸模型不同，LLaDA借鑒了計算機視覺領(lǐng)域的擴散模型思想，通過逐步去除掩碼來生成文本，而非從左到右逐個生成token。性能測試顯...

您好，我這邊顯示正常呀