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本地搭建“类ChatGPT”AI对话系统：图文详解指南
前言：我们能搭建什么？ 首先需要明确：我们无法直接搭建OpenAI官方的ChatGPT，因为那是闭源商业服务。但我们可以搭建功能类似的本地AI对话系统，使用开源大语言模型（LLMs），如Meta的Llama 3、Mistral等。本文将带您一步步完成搭建。 准备工作 硬件要求 最低配置：16GB RAM + 10GB可用存储空间 推荐配置：32GB RAM + NVIDIA显卡（8GB+显存）+ …... -
OpenAI 还怎么玩？谷歌凌晨炸场！Pro 级智商跌成“白菜价”，网友惊呼：六边形战士
文章详细介绍了谷歌最新发布的 Gemini 3 Flash 大模型，强调其在推理能力上匹敌旗舰模型 Gemini 3 Pro，同时拥有更快的响应速度和显著降低的成本。通过在 GPQA 博士级推理、多模态理解和编码智能体等多项基准测试中取得“屠榜”表现，Flash 版模型展现了“小而强”的进化。文章还深入探讨了其核心技术原理，如“思考层级”参数和上下文缓存，以实现性能与成本的平衡。它在复杂视频分析、…... -
Vol.76 我们不知不觉的走到了这里---170 页 PPT 讲透 2025AI 行业
本期播客基于一场 170 页的深度 PPT 演讲，全面剖析了 2025 年 AI 行业的现状与未来趋势。内容涵盖技术、产品、资本和泡沫四大核心板块。在技术层面，主播深入探讨了自然语言模型、多模态和 Agent 的演进趋势及挑战，如推理模型的主导地位、强化学习的广泛应用、数据获取与记忆拓展的难题、以及传统 Benchmark 评估标准的失效。同时，详细对比了中美 AI 模型公司的竞争格局和估值差异。…... -
从 o1-mini 到 DeepSeek-R1，万字长文带你读懂推理模型的历史与技术
文章详细梳理了推理模型从 OpenAI 的 o1-mini 到 DeepSeek-R1 的发展历程，并深入探讨了其背后的技术原理。首先介绍了推理模型与标准 LLM 的区别，强调了长思维链在推理过程中的重要作用。接着，文章深入分析了如何通过强化学习训练推理模型，特别是利用可验证奖励进行训练的方法。此外，还探讨了推理时间策略，如思维链和解码技术，以及并行解码和自我优化等方法。文章重点介绍了 DeepS…... -
吴欣鸿内部分享，美图在 AI 时代的组织进化心得
文章详细介绍了美图公司在 AI 浪潮下进行组织进化的心得。面对外部激烈竞争和内部“惯性工作流”的挑战，美图在 RoboNeo 项目中成功实践了“反惯性工作流”，通过需求共创、简化会议、AI 赋能多面手、领导躬身入局和快速构建 MVP，实现了产品快速上线和用户增长。吴欣鸿提出了“AI 原生组织”模式，倡导“一个人即一支团队”的理念，并分享了 AI 在研发、设计、运营等领域的具体应用，如 AI 编码普…... -
RAG 系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与 KG 驱动的架构选型策略
本文深入探讨了基于语义搜索的 RAG 系统的重要性，揭示了语义搜索在当前技术背景下被低估的原因，并分析了其在 RAG 系统中的关键作用，强调了语义搜索的灵活性。文章还讨论了 KG 驱动的 RAG 系统，并指出它并非适用于所有数据类型，帮助读者理解如何根据不同的数据特性选择最合适的 RAG 范式，突出了 KG-RAG 在特定场景下的优势。文章详细阐述了如何通过系统设计，包括选择合适的损失函数、距离函…... -
一篇文，让你的 Cursor、CodeBuddy 们变更强！
本文深入探讨了在 AI 编程时代，开发者如何从依赖单一工具转向建立高效协作模式。作者指出，AI 最被低估的能力是“读代码”，通过结构化的四要素 Prompt，能将理解陌生代码库的时间从数天缩短至数小时。接着，文章提出了“勘探-规划-建造-验收”四阶段工作流，强调将经典软件工程原则应用于 AI 协作，避免“感觉式编程”。在效率层面，作者重新定义了“效率”为交付健壮解决方案的总时长，而非代码行数，指出…... -
用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词
文章深入剖析了当前大语言模型（LLM）系统提示词面临的“意大利面条式代码”困境，即规则无序堆砌导致的“规则打架”、难以维护和核心价值稀释等工程问题。作者犀利指出，看似“神级”的提示词背后可能隐藏着巨大的技术债。为解决此问题，文章提出引入“系统架构思维”，将提示词本质上视为一个“虚拟智能系统”的蓝图。文章详细阐述了由“核心定义”、“交互接口”、“内部处理”和“全局约束”组成的四层架构模型，为提示词设…... -
DeepSeek V3.2 正式版：强化 Agent 能力，融入思考推理
DeepSeek 正式发布了两款具有里程碑意义的大语言模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。DeepSeek-V3.2 旨在平衡卓越推理能力与高效输出长度，特别适用于日常问答和通用 Agent 任务，在公开推理 Benchmark 中已达到 GPT-5 水平，且相比同类模型显著降低了计算开销和用户等待时间。DeepSeek-V3.2-Speciale …... -
私域知识工程实战：如何让 AI 一次性写出高质量代码？
文章深入探讨了 AI 编程中普遍存在的“80 分困境”，即 AI 能完成大部分基础代码，但因缺乏项目特有的业务规则、代码规范等私域知识，导致生成的代码难以直接使用，开发者需投入大量时间进行“调教”。作者将 AI 比作技术强但缺乏业务经验的新员工，并提出了一套“私域知识工程”的三板斧解决方案：首先，通过“代码解构与业务分析师 Prompt”对 AI 进行“入职培训”，建立包含架构、数据模型、业务规则…...
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