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【生成式人工智慧與機器學習導論 2025】第 3 講：解剖大型語言模型
该视频课程是“生成式人工智慧與機器學習導論 2025”的第三讲，核心在于解构 LLM 的内部工作原理。文章详细阐述了从输入句子如何经过词元化、嵌入表查询，到多层 Transformer（自注意力、前馈网络）处理，最终通过语言模型头部（LM Head）和 Softmax 生成下一个词元概率的全过程。特别强调了“逆嵌入”的概念，即 LM Head 复用嵌入表，使模型在预测时寻找与目标词元嵌入最接近的表… -
Qwen3 重磅开源！
文章主要介绍了 Qwen 系列全新一代的混合推理模型 Qwen3 的开源信息。Qwen3 在 GPQA、AIME24/25、LiveCodeBench 等多个权威评测中表现出极具竞争力的结果。通过引入创新的 MOE (混合专家) 架构，Qwen3 在效果上媲美上一代超大规模 Dense 模型的同时，效率显著提升，降低了计算成本。Qwen3 融合了推理与非推理能力，在逻辑分析和创意生成等任务中表现卓… -
Agent 技术解析：MCP、身份验证、授权与持久对象免费套餐
Cloudflare 致力于通过增强代理 SDK，引领 AI 代理生态。这些更新包括通过内置身份验证的远程 MCP 客户端简化与外部服务的集成，与 Stytch、Auth0 和 WorkOS 集成以进行身份验证和授权，以及 McpAgent 休眠以优化资源利用率。持久对象免费套餐降低了使用门槛。Workflows 正式发布和 AutoRAG 则助力构建可用于生产环境的、具有上下文感知能力的 AI … -
E42 孟岩对话韦青：沉默的主角
本期播客是孟岩与微软中国首席技术官韦青的深度对谈。对话内容广泛而深刻，涵盖了技术发展、企业管理、个人成长和哲学思考。韦青分享了微软从鲍尔默时代到纳德拉时代的文化转型历程，特别是如何通过鼓励犯错、提倡“成长型思维”和“三错法”（认错、知错、改错）实现企业创新与持续发展。他强调工程师的初心应以人为本，为人类谋福祉，并提出了“想能应可”的决策框架，引导技术决策者在快速发展的技术背景下，全面思考道德伦理、… -
ARR 突破 1 亿美元，HeyGen 创始人公开了他们的内部增长手册，全是干货
文章详细披露了 AI 视频生成公司 HeyGen 在 29 个月内 ARR 从 100 万美元增长至 1 亿美元的内部增长手册。核心理念是“拥抱不确定性”，将 AI 技术底层的不稳定视为优势，通过“速度就是一切”的原则，快速迭代、发布和学习。手册涵盖了 HeyGen 在核心理念、迭代节奏（两个月路线图、每日发布）、行事原则（快、学、创新）、团队协作（PM、工程师、设计师、数据科学家职责）、产品与增… -
Andrej Karpathy 谈软件 3.0：AI 时代的软件
本文综合了 Andrej Karpathy 最近在 YC AI Startup School 关于软件 3.0 的演讲观点，由作者根据可获得的推文和笔记整理而成。它更新了软件 2.0 的概念，提出软件 3.0（其中提示词是使用 LLM 的程序）正在显著影响和取代早期的范式。文章探讨了 LLM 的类比（实用程序、算力工厂、操作系统），并深入研究了它们涌现出的“心理学”，重点介绍了诸如“锯齿状智能”和… -
上下文工程：为提示词注入工程学的严谨性
文章深入阐述了“上下文工程”这一新兴概念，将其定义为超越传统“提示词工程”的更宏大、系统化的方法。提示词工程侧重于措辞技巧，而上下文工程则关注构建一个完整的信息环境，包含指令、数据、示例、工具和历史记录，以帮助 AI 模型可靠地完成任务。文章详细解释了如何动态地、有组织地向 AI 模型提供高质量上下文的实用技巧，包括提供相关代码、设计文档、错误日志、数据库结构图、PR 反馈、期望示例以及明确限制等… -
Karpathy 力荐必读博客：代码功底，决定 AI「开挂」倍数！
文章引用 Karpathy 推荐的博客，深入阐述了 AI 作为工程师能力放大器的核心观点：工程师的技术功底越扎实，对系统设计和技术沟通的直觉越敏锐，越能通过精准提示词和工匠精神，将 AI 的辅助能力指数级放大。文章指出，高质量的软件工程实践（如良好测试覆盖率、CI/CD、完善文档、统一代码风格）能为 AI 提供丰富的上下文，使其更高效地完成任务，反之则会陷入技术债务。文中通过速率限制器和 Post… -
RAG 技术演进的四大核心命题
本文深入探讨了 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术在智能问答系统中的应用，特别是在云服务领域。文章首先回顾了大模型技术的发展历程，然后指出了 RAG 技术在解决大模型幻觉和领域数据垂直化方面的关键作用。接着，文章从数据价值的维度突破、异构检索的跃迁、生成控制优化和评估体系重构四个核心命题出发，详细阐述了 RAG 技术面临的技术挑战和解决方案… -
台大李宏毅 2025 AI Agent 新课来了！
本文是台大教授李宏毅关于 AI Agent 课程的文字稿，深入浅出地介绍了 AI Agent 的概念、运作方式以及如何利用大型语言模型 (LLM) 构建 AI Agent。文章首先明确了 AI Agent 的定义，即在人类只给定目标的情况下，AI 能够自主规划并执行多个步骤以达成目标。接着，文章详细阐述了 AI Agent 的运作流程，包括观察环境、分析状况并采取行动，循环往复直至目标达成。文章强… -
RAG 2.0 深入解读
文章详细阐述了从 RAG 1.0 到 RAG 2.0 的技术演进，并深入分析了 RAG 2.0 在多模态扩展、复杂推理、检索质量、幻觉问题、计算效率和安全隐私等方面面临的挑战，这些是 RAG 1.0 时代难以解决的问题。针对这些挑战，文章探讨了混合搜索、DPR、重排序模型（Cross-Encoder、Graph-Based、ColBERT）、多模态 RAG、强化学习（DeepRAG、CoRAG）和… -
The Second Half：一位 OpenAI 科学家的 AI 下半场启示录
本文是 OpenAI 科学家姚顺雨对 AI 发展下半场的解读，核心观点是 AI 的发展正从解决问题转向定义问题，Evaluation (模型评估) 会比 Training (模型训练) 更重要。文章回顾了 AI 上半场以算法和模型创新为主的特点，例如 Transformer、AlexNet、GPT-3 等，指出强化学习 (RL) 在实现通用人工智能 (AGI) 中的关键作用，并强调了先验知识 (p… -
DeepSeek-R1-0528：小更新大升级
文章详细介绍了 DeepSeek-R1 大模型最新版本 DeepSeek-R1-0528。通过增强计算资源和后训练算法优化，新模型在数学、编程等推理任务上表现显著提升，AIME 准确率从 70%提升至 87.5%，且减少了幻觉并优化了代码编写体验。同时，团队基于 DeepSeek-R1-0528 思维链蒸馏出 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 模型，该模型在 AIME 2024 … -
聊过 200 个团队后的暴论：不要拿 AI 造工具，要建设「新关系」
文章基于极客公园创始人张鹏与逾 200 个 AI 团队深度交流的观察，提出 AI Native 产品的核心目标已从制造新工具转变为建设 AI 与用户之间的新关系。这源于 AI 具备“超语言能力”和潜在的“主体性”，通过系统提示词定义关系。这种新关系带来了产品设计的新挑战，例如需考虑 AI 的“情商”和“生命感”，以及新的机遇，例如跨次元的混合价值交付和基于用户生命周期价值提升的服务分发新通路。文章… -
3 个月，200 家客户，和大家聊聊企业 AI 应用（AI Agent）的落地实践
文章基于三个月 200 家客户的实践经验，详细阐述了企业级 AI 应用的构建方法。作者首先将 AI 应用定义为从"工具"到"智能伙伴"的进化，强调 AI Agent 与 LLM 双引擎模式的重要性，其中 LLM 负责"思考"，Agent 负责"行动"并调用外部工具。文章引入 MCP（Microservice Capab… -
商业模式难变、MCP 失灵，万亿企业级 AI Agent 市场真是好生意吗？｜甲子光年
文章深入探讨了企业级 AI Agent 的市场现状、核心价值、面临的挑战及未来商业模式。首先，指出企业级 Agent 正成为资本热捧的 toB 市场共识，并阐述了其包含环境感知、决策引擎、记忆系统和执行工具的四大核心模块，强调其从辅助工具向“数字员工”的转变，能实现大模型调度与全链路自动化闭环。其次，文章明确区分了企业级 Agent 与通用型 Agent，指出前者对“确定性、垂直化、可落地”的极致… -
通义千问推理模型 QwQ-32B，开源！
文章宣布通义千问开源了 QwQ-32B 推理模型。该模型在多个基准测试中表现出色，尤其在数学和编程能力上与 DeepSeek-R1 相当，在指令遵循和工具调用方面甚至超越了 DeepSeek-R1。文章介绍了该模型通过两轮大规模强化学习，分别针对数学和编程任务以及通用能力进行优化的过程。此外，QwQ-32B 还集成了与智能体 Agent 相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考。目前，该… -
智能体时代：AI 应用架构、交付与基础设施全景指南
本文深度探讨了智能体时代 AI 应用的开发范式，从 LLM 驱动的简单对话模式、RAG 模式，到复杂的 AI 工作流和 Agent 模式的演进。文章详细阐述了 Agent 模式下的 AI 应用架构，包括用户交互、核心 LLM、环境模块、规划执行感知反思循环及记忆管理。接着，对比了 AI 应用与传统应用在交付流程上的差异，并重点介绍了 MaaS、记忆、MCP、AI 网关、Sandbox、AI 可观测… -
基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践
文章基于 QCon 演讲实录，深入探讨了在智能时代，如何利用 Elasticsearch 构建企业级 AI 搜索应用，尤其强调通过结合大模型和 Elasticsearch 的技术，有效规避大模型幻觉。文章首先阐述了语义搜索的需求及传统搜索的局限，引出向量搜索的必要性。接着，详细介绍了 Elasticsearch 对密集向量和稀疏向量的支持、其向量搜索架构、操作步骤及混合搜索（RRF）机制。文章还重… -
我在 WAIC 上看到的十大趋势
本文详尽总结了 2025 年上海世界人工智能大会（WAIC）上观察到的十大核心 AI 趋势。首先，DeepSeek 的崛起重塑了中国 AI 界对 AGI 的信念，促使本土企业将目光投向 AGI 本身。其次，基础大模型正从单一追求 SOTA 转向综合考量推理能力、多模态融合及成本效益。文章强调开源大模型已进入“中国时间”，成为国内大模型的普遍选择。同时，国产芯片与大模型深度融合，形成“芯模一体、软硬…
AI 前线
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