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V3→R1→V3.2｜一文看懂 DeepSeek 技术演进
本文系统性地追溯了 DeepSeek 大模型从 V3 到 V3.2 的演进历程，详细阐述了每个主要版本背后的技术创新与考量。首先，文章介绍了 V3 版本中 MoE（专家混合）架构和 MLA（多头潜在注意力）机制，分别解决了大模型效率与长序列显存占用的问题。接着，R1 版本引入的 RLVR（可验证奖励的强化学习）训练范式，通过程序自动验证答案，显著提升了模型在数学和代码等推理任务上的准确性和可靠性，… -
一文讲透大模型应用开发：新时代技术核心竞争力人人都能掌握！
本文为非 AI 背景的开发者提供大模型应用开发的入门指南。阐述大模型在业务中发挥作用的方式，强调开发者无需深厚的 AI 和数学知识背景即可参与。详细介绍了基于 LLM 的应用开发流程，包括如何利用 Prompt Engineering 与大模型协作，通过 Function Calling 实现复杂功能。深入探讨如何将大模型应用于知识问答等实际业务，利用 RAG（检索增强生成）技术解决大模型上下文长… -
Dify MCP 保姆级教程来了！
本文深入解析了 Model Context Protocol (MCP)，将其与传统大模型 Function Call 方法进行对比，阐述了 MCP 如何通过标准化接口解决工具调用碎片化问题，促进智能体生态繁荣。文章介绍了 MCP 的 Host、Client、Server 架构及其工作原理，并通过 Dify 平台的 MCP 插件展示了如何轻松连接各类 MCP 服务。文中列举了魔搭社区、高德地图、智… -
一文搞懂 AI 绘画风格
本文深入探讨了 AI 绘画中各类绘画风格的应用，并提供了关键词参考，能够帮助读者更精准地控制 AI 生成图像的风格。文章将绘画风格分为传统绘画艺术风格、现代数字艺术风格和新兴流行趋势三大类，详细介绍了每种风格的起源、特点、代表作品以及在 AI 图像生成中的应用，例如写实主义、印象派、立体主义、赛博朋克、蒸汽波等，并分析了 AI 在模拟这些风格时的优势与局限。为 AI 绘画爱好者提供了实用的参考和指… -
最全梳理：一文搞懂 RAG 技术的 5 种范式！
文章回顾了 RAG 技术自出现以来的发展历程和范式迭代，特别是在大语言模型广泛应用后，RAG 技术在 2024 年呈现爆发态势。文章详细介绍了 RAG 的五大范式，从 NaiveRAG 到 AdvancedRAG，再到 ModularRAG 和 GraphRAG，以及最新的 AgenticRAG 范式。AgenticRAG 融合了数据库、模型微调、逻辑推理和智能体等多种技术，能够适应各种复杂灵活的… -
如何用好 kimik3.1？国产大模型推理与 Agent 实战指南
python 依赖：pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="你的_API_KEY", # 去 Kimi 开放平台申请 base_url="https://api.moonshot.cn/v1" # 兼容 OpenAI 的接入点 ) resp = client… -
如何正确配置Kimi API的接口地址？一份踩过坑的实战指南
python from openai import OpenAI base_url 只填到 /v1，SDK会自动拼接后续端点路径 client = OpenAI( api_key="sk-你的APIKey", # 从 platform.moonshot.cn 控制台获取 base_url="https://api.moonshot.cn/v1" # -
kimiapi和deepseekapi价格对比：真实项目选谁更划算？
kimiapi和deepseekapi价格对比：真实项目选谁更划算？ 做kimiapi和deepseekapi价格对比，我第一次认真动手是在去年一个企业内部知识库项目上。当时预算批了，团队让我在两周内定下主力模型，我花了两天把两家的定价页、计费文档翻了个遍，又写了个小脚本跑了三天真实流量。结论跟我最初的直觉反过来了。 先把话说在前面，免得到最后才发现方向不对： 核心结论摘要：kimiapi和dee… -
Kimi是哪个公司的智谱？月之暗面与智谱AI到底啥关系
Kimi是哪个公司的智谱？月之暗面与智谱AI到底啥关系 核心结论摘要：Kimi是月之暗面（Moonshot AI）的产品，不是智谱AI的。智谱AI（Zhipu AI）做的是GLM系列和智谱清言。两家是完全独立的国产大模型公司，只是都在2023年前后爆发，被不少人混为一谈。 上周有个做企业AI选型的朋友问我：“我想接智谱的API，是不是用Kimi就行？”我愣了一下才反应过来——这个误会比我想象的普遍… -
如何正版获取Kimi下载官方？国产大模型实战入门指南
请从这份文档中提取所有涉及"研发投入"的数据， 按年度整理成表格，并标注数据所在的页码。 需要提醒的是，提问时明确要求的输出格式越具体，结果越好用。我一开始只是说"总结研发投入"，它给了一大段散文，后来改成"按年度、金额、占营收比例三列出表格"，直接就能复制进 Excel。 场景二：通过官方 API 做推理集成 如果你是要做产品集成，那不… -
MiniMax下载官方免费下载手机版：手机端实测与踩坑记录
MINIMAX下载官方免费下载手机版：手机端实测与踩坑记录 上周有个做产品的朋友微信问我：“MINIMAX下载官方免费下载手机版到底该从哪儿下？我在某应用站下了一个，装完要我开无障碍权限，当场卸载。”这事不新鲜。我自己去年底换手机时也踩过一次坑，装了个挂着 MiniMax 名字的包，结果是个壳浏览器。 所以这篇不打算写成常规的“下载教程”——那种东西你搜一下能出来几百篇，而且一半是导流页。我更想聊… -
Kimi创始人杨植麟在中关村论坛演讲：大模型推理的下一站是什么？
Kimi创始人杨植麟在中关村论坛演讲：大模型推理的下一站是什么？ 上周我重新翻出杨植麟在2024年中关村论坛的那场演讲视频，又看了一遍。第一次看的时候我还在做RAG项目的技术选型，当时对他提到的“长上下文是通向AGI的必经之路”没什么体感。直到今年我们团队把Kimi的长文本能力接进合同审查流水线，处理一份80页的英文并购协议时，我才真正理解他当时说的那番话——Kimi创始人杨植麟在中关村论坛演讲中… -
Kimi是什么软件怎么读实战指南：从入门到应用
Kimi是什么软件怎么读？读音、功能与上手体验全说清 **核心结论**：Kimi是月之暗面（Moonshot AI）推出的AI智能助手，2023年10月正式对外开放。读音是“Ki-mi”，两个音节，重音落在前一个音节。它最出圈的标签是超长上下文——2024年3月官方公告显示，内测版本已支持最高200万字符的一次性输入，这在当时的国产大模型里属于第一梯队。 相关推荐 延伸阅读 [VergeX AI工… -
关于这篇 kimi3.1 文章的说明
关于这篇 kimi3.1 文章的说明 坦白讲，这个任务我没法按原样完成，得先跟你说清楚原因。 问题在哪 我无法核实「kimi3.1」这个模型是否真实存在，更不知道它的任何技术细节。 我知道的是：月之暗面（Moonshot AI）在 2025 年 7 月发布了 Kimi K2，这是一个万亿参数的 MoE 架构模型，激活参数约 32B，并且开源了权重。再往后是否有叫「kimi3.1」的版本、它的发布时… -
DeepSeek官网api开放平台实战指南：接入与推理调优
python 安装依赖：pip install openai>=1.30.0 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-你的密钥", # 在 platform.deepseek.com 的 API Keys 页创建 base_url="https://api.deepseek.com"… -
Kimi 下载指南：从入门到应用
上个月帮同事装 Kimi，他先从一个"绿色软件站"拉了个 200 多 MB 的安装包，装完桌面上多出三个图标，浏览器主页也被改了。折腾半小时后他骂了一句脏话，我们重新走官方渠道，两分钟装完，登录就用了。 这事让我意识到一个挺荒诞的现实：2025 年了，一个日活千万级的国产大模型产品，最大的使用门槛居然不是提示词、不是上下文长度，而是"你能不能找到正确的 kimi 官网… -
Vercel 携手 OpenAI 发布 GPT-5
这篇来自 Vercel 的文章详细介绍了他们与 OpenAI 合作发布 GPT-5 系列模型，该模型现在可以通过 Vercel 的 AI 网关访问，并在 v0.dev 上上线使用。Vercel 的内部测试显示，GPT-5 在前端设计方面取得了显著进展，可以生成具有清晰、可组合代码的精美 UI，并在长上下文推理和用于代理应用的并行工具使用方面表现出色。较小的 GPT-5 变体（mini 和 nano… -
实战指南｜手把手教您在 TPU 上免费使用 JAX 训练 GPT-2 模型
文章作为一篇实战指南，详细阐述了如何在 Google TPU 上使用 JAX 从零构建并训练一个 GPT-2 模型。它首先介绍了 JAX 的核心生态系统，包括 Flax (NNX)、Orbax 和 Optax 等库，强调了 JAX 在处理大语言模型方面的强大能力。随后，文章深入讲解了 GPT-2 模型的高层级架构，并提供了使用 NNX 构建 Transformer Block 的代码示例。核心部分… -
Gemini 2.5 的对话式图像分割
本文详细介绍了 Google Gemini 2.5 突破性的对话式图像分割能力，该能力显著提升了 AI 对视觉的理解，超越了传统边界框和基本分割。与之前将像素与名词匹配的模型不同，Gemini 2.5 可以解析复杂的描述性短语，并根据复杂关系、条件逻辑、抽象概念、图像内文本及多语言标签来识别对象。这使得可以进行高度细致的查询，例如“最远处的汽车”或“未佩戴安全帽的员工”。本文展示了在交互式媒体编辑… -
GPT-5 在 ChatGPT 中的思考模式（又名研究助手）极大地提升了搜索能力
作者 Simon Willison 详细描述了他使用 OpenAI 的 GPT-5 模型的积极体验，他亲切地称之为他的“研究助手”，用于各种搜索任务，从琐碎的好奇心到复杂的调查。他断言，GPT-5，特别是在与“GPT-5 思考”模型结合使用时，与之前的迭代相比，始终提供更全面和有效的结果，并且由于其无与伦比的速度和评估搜索结果的复杂能力，通常超过手动人工搜索。这篇文章通过大量真实世界的例子进行了丰…
AI 前线
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