The AI Moat Pyramid：构建不可复制的 AI 护城河
6 月 27 日
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94编者按： 我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：真正的 AI 护城河需要系统性地构建六层递进式能力，从技术底座到战略壁垒，缺一不可。文章提出了“AI Moat Pyramid”框架，详细阐述了六个关键层级：第一层的定制化模型与算法开发，强调超越开源模型性能且支持快速重训练；第二层的专有数据资产，要求数据具备独特性、...
Cursor 如何保障「代码索引」的安全、高效
6 月 26 日
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208编者按： AI 编程工具如何迅速检索海量代码库，并精准定位到最相关的代码片段？这个看似不可能完成的任务，却是决定现代 AI 编程工具用户体验的关键技术挑战。我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：Cursor 通过巧妙运用默克尔树数据结构，实现了对大型代码库的快速索引和高效增量更新，这正是其能够提供精准 AI ...
为什么说大家低估了 AI 的实际使用规模？实际情况如何？
6 月 20 日
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392编者按： 人工智能真的已经深入我们的日常生活了吗？当我们还在讨论 AI 技术的潜力时，是否忽略了一个更为重要的事实 —— AI 的实际使用量可能远超我们的想象？以 Google 为例，其 AI 交互处理的 token 数量从 2024 年 4 月的 9.7 万亿激增至 2025 年 4 月的 480 万亿以上，月处理量正快速逼近 1 千万亿的惊人规模。与此...
深度解析 Cursor（逐行解析系统提示词、分享高效制定 Cursor Rules 的技巧...）
6 月 18 日
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388编者按： 我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：只有深入理解 AI 编程工具的底层原理和能力边界，才能真正驾驭这些工具，让它们成为提升开发效率的“外挂神器”。本文从 LLM 的基础工作机制出发，解释了 Cursor 等工具本质上是 VSCode 的复杂封装，通过聊天界面、工具集（如 read_file、write_file 等）和精心设计...
AI 智能体到底应该如何构建？分享 Github 上收获 4k stars 的 12 条原则
6 月 16 日
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328编者按： AI 智能体到底应该如何构建？是追求复杂的端到端解决方案，还是回归软件工程的本质思维？我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：智能体本质上就是软件，应该用严谨的软件工程原则来构建，而非盲目追求“黑箱式”的复杂框架。文章从智能体的发展历程出发，深入剖析了从有向图到 DAG 编排工具，再到今天 AI 智能...
OCR 识别质量如何影响 RAG 系统的性能？有何解决办法？
6 月 11 日
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396编者按： 当我们谈论检索增强生成（RAG）系统的性能瓶颈时，大多数人会关注模型架构、向量数据库优化或检索、生成策略，但是否有人深入思考过一个更基础却被忽视的问题：光学字符识别（OCR）的质量究竟在多大程度上制约着整个 RAG 系统的表现？我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是 OCR 的识别质量形成了一个隐形...
“一代更比一代强”：现代 RAG 架构的演进之路
6 月 6 日
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388编者按： 我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：RAG 技术的演进是一个从简单到复杂、从 Naive 到 Agentic 的系统性优化过程，每一次优化都是在试图解决无数企业落地大语言模型应用时出现的痛点问题。文章首先剖析 Naive RAG 的基础架构及其核心挑战，继而深入探讨三大优化方向：查询动态优化（包括查询重写、查询扩...
对 AI Agent 定义的一些探讨
5 月 30 日
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481编者按： 当身边的人都在谈论 AI Agent 时，你是否会困惑：究竟什么才是真正的智能体？为什么 OpenAI、IBM 和各大技术领袖给出的智能体定义都不相同？我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：当前流行的智能体定义要么过于复杂，要么严重偏离核心要义，真正的智能体应该被定义为“具备自主性和行为能力，能在所处环...
大语言模型推理优化技术综述（The Art of LLM Inference）
5 月 28 日
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768编者按： 如何将 LLM 的推理过程从“烧钱的无底洞”转变为“高性能的生产力引擎”？本文深入剖析了提升 LLM 推理效率的五大核心技术：巧妙的 KV 缓存管理、Query-sparsity attention（QUEST）、推测解码（使用 draft model 加速生成过程）、权重调度（通过 Flexgen 实现跨设备资源分配）以及系统级优化（FastServe 解决队头...
「DeepSeek 技术解析」：LLM 训练中的强化学习算法
5 月 27 日
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758编者按： 本文首先解析了为什么 LLM 训练需要强化学习，详细讲解了 RL 和 RLHF 的工作原理；继而系统比较基于价值、基于策略和 Actor-Critic 三大强化学习范式的优缺点；最后深入剖析 TRPO 和 PPO 算法，重点展示 GRPO 如何通过分组结构和相对优势估计实现训练效率与稳定性的双重突破。
模型蒸馏：“学神”老师教出“学霸”学生
5 月 21 日
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558编者按： 近日，Qwen 3 技术报告正式发布，该系列也采用了从大参数模型中蒸馏知识来训练小参数模型的技术路线。那么，模型蒸馏技术究竟是怎么一回事呢？今天给大家分享的这篇文章深入浅出地介绍了模型蒸馏的核心原理，即通过让学生模型学习教师模型的软标签而非硬标签，从而传递更丰富的知识信息。作者还提供了一个基于 ...
如何用好“对话式编程”？牢记这十二条策略
5 月 19 日
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463编者按： 如何有效利用大语言模型（LLMs）生成高质量代码？这是当下开发者们比较关心的一个问题。在生成代码的过程中，提示词的设计是否精确，直接决定了模型输出的质量。本文深入探讨了提示词优化的 12 条策略，给出了清晰的操作指南和示范案例，读者可以了解到如何通过精准编写提示词引导模型生成性能优越、符合实际需...
MCP 协议为何不如你想象的安全？从技术专家视角解读
5 月 14 日
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1k编者按： 模型上下文协议（MCP）究竟安全可靠吗？当你通过 MCP 插件让 AI Agent 访问公司文档、员工聊天记录或客户信息时，你真的了解潜在的安全风险吗？文章详细剖析了 MCP 存在的四大问题：协议自身的安全性不足，包括缺乏标准化的身份认证机制及存在可能执行恶意代码的风险；用户体验方面的局限，如缺乏工具风险分级...
驳“RAG 已死”论：上下文窗口扩展≠RAG 终结
5 月 12 日
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383编者按： 我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：即便在大语言模型上下文窗口不断扩大的今天，检索增强生成（RAG）技术依然具有不可替代的价值。文章首先通过 Fiction.liveBench 基准测试结果展示了即使最先进的大模型在处理长上下文时也会遇到理解能力下降的问题，并指出：理论上下文长度 ≠ 有效上下文长度。随...
A2A 是否只是换个了名字的 MCP？开发者该如何选择？
4 月 30 日
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741编者按： Google 新推出的 A2A 与 Anthropic 的 MCP 到底有何区别？它们是竞争关系还是互补的技术？本文通过一个规划夏威夷旅行的生动案例，清晰拆解了这两大协议的本质区别：MCP 更像是为单个 AI Agent 赋能的“超能力工具箱”，而 A2A 则是构建了 AI Agent 专家团队间的“协作网络”。作者基于实际项目经验，揭示了影响实...
面对开源大模型浪潮，基础模型公司如何持续盈利？
4 月 25 日
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927编者按： 当前 AI 基础模型的商业前景正面临前所未有的挑战。开源模型的性能日益接近甚至在某些领域超越闭源产品，高昂的推理成本让订阅制模式的盈利空间被严重挤压，而价格战使 API 服务利润率持续下滑。这些现实问题正迫使每一个在 AI 领域创业或投资的人重新思考商业策略。本文作者基于一线市场观察和深度行业洞察，...
GenAI 时代，数据唾手可得，但真正的挑战已经转变...
4 月 23 日
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478编者按： 在人工智能发展的新阶段，我们该如何看待数据的角色与价值？当生成式 AI 让数据唾手可得，专业领域的“数据护城河”究竟该如何构建？我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：在生成式 AI 时代，数据从未失去其“黄金属性”，只是淘金（价值挖掘）的方式变了。文章以大数据时代与 AI 时代的对比为切入点，指出传统...
「DeepSeek-V3 技术解析」：DeepSeek-V3-Base 预训练阶段解析
4 月 21 日
阅读 8 分钟
590编者按： 这篇技术解析详细阐述了 DeepSeek-V3-Base 的预训练阶段所采用的关键技术。文章重点介绍了三项核心技术：Document Packing 技术有效解决了输入序列长度差异导致的资源浪费问题；Fill-in-the-Middle（FIM）采用 PSM 框架和特殊 tokens，使模型具备上下文感知的中间内容生成能力；基于 YaRN 的长上下文窗口扩展技...
能否将扩散模型思想应用于 LLMs 领域？大型语言扩散模型（LLDM）详解
4 月 17 日
阅读 5 分钟
474编者按： 当你面对需要高质量逆向推理能力的应用场景时，传统大语言模型是否让你感到力不从心？在诗歌逆向补全、逻辑逆向推导等任务中，为什么即使是 GPT-4o 这样的强大模型也会表现失常？文章深入介绍了 LLaDA(Large Language Diffusion with mAsking) 这一创新模型的工作原理、训练过程与性能表现。与传统自回归模型不...
LLMs.txt：让大模型更懂你的 Web 文档
4 月 11 日
阅读 5 分钟
857编者按： 当你向 AI 助手询问 API 细节时，它是否经常被文档中的导航栏、样式表等无关内容干扰，给出模棱两可的答案？AI 助手已成为开发者不可或缺的得力助手。然而，它们在处理网站内容时往往受限于有限的上下文窗口，加上 HTML 页面中大量非核心内容的干扰，导致理解效率低下。本文深入剖析了新兴的 LLMs.txt 标准如何...
「DeepSeek-V3 技术解析」：多词元预测技术（Multi-Token Prediction, MTP）
4 月 10 日
阅读 7 分钟
880编者按： 在实时人工智能应用场景中，大语言模型的推理速度直接影响用户体验。传统模型通过逐词元预测（next-token prediction）生成文本，每次仅预测一个词元的方式导致长文本生成耗时较长。这种延迟在对话系统和内容创作平台中尤为明显，已成为阻碍用户沉浸体验的主要障碍。 本文深入探讨了 DeepSeek-V3 模型的多词元...
基于 DeepSeek GRPO 的 1.5B Rust 代码生成模型训练实战
4 月 7 日
阅读 8 分钟
560编者按： 群组相对策略优化（GRPO）如何让小型专用模型在特定任务上实现性能提升？我们今天为大家带来的这篇文章展示了如何使用 GRPO，训练一个仅有 1.5B 参数的 Rust 代码生成模型，实现性能大幅提升。文章详细介绍了作者基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 模型使用 GRPO 技术进行训练的实践经验。作者选择 Rust 语言作...
「DeepSeek-V3 技术解析」：无辅助损失函数的负载均衡
4 月 2 日
阅读 7 分钟
770编者按： 在混合专家模型（MoE）的实践中，负载不均衡俨然已成为制约模型性能提升的关键瓶颈之一。传统的均衡策略往往需要引入复杂的辅助损失函数，不仅增加了训练的复杂度，还可能干扰模型的核心学习目标。工程师们在提升模型效率的道路上，一直苦苦追寻着一个优雅而高效的平衡解决方案。DeepSeek 团队的这项研究，为这...
为什么大模型在 OCR 任务上表现不佳？
3 月 28 日
阅读 5 分钟
584编者按： 你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。本文深入揭示了大语言模型在 OCR 任务上的...
图解「模型上下文协议（MCP）」
3 月 26 日
阅读 3 分钟
1.4k编者按： AI 应用如何像智能终端连接配件一样，无缝集成多样化的工具和数据源？答案或许就藏在近期热议的「模型上下文协议（MCP）」中。我们今天带来的这篇文章，作者的核心观点是：MCP 通过标准化通信协议，让 AI 应用与外部工具、数据的交互如同 USB-C 接口一般高效且灵活，彻底改变传统 API 架构的僵化限制。文章详细...
「DeepSeek-V3 技术解析」：DeepSeek 如何优化 MoE？
3 月 21 日
阅读 8 分钟
732编者按： 为什么说 DeepSeekMoE 的“共享专家隔离”设计，既能保留通用知识又能减少冗余？传统 MoE 的专家真的“专精”吗？传统 MoE 专家易“崩溃”，DeepSeekMoE 如何通过“更细粒度的专家分割”让每个专家专注更小领域，解决负载不均衡问题？作者巧妙地用餐厅厨师的比喻，将抽象的技术概念形象化 —— 是聘用一位熟悉多种菜系的...
「DeepSeek-V3 技术解析」：多头潜在注意力机制（MLA）
3 月 19 日
阅读 7 分钟
692编者按： 模型在生成长序列文本时，键值缓存占用的显存是否让 GPU 不堪重负？如何在保持模型性能的同时有效降低大语言模型推理阶段的内存占用？每一次模型推理，大量重复计算和庞大的内存占用不仅大幅增加了运营成本，还严重限制了模型的批处理能力和响应速度。多查询注意力机制（MQA）和分组查询注意力机制（GQA）虽能...
如何高效地为「推理模型」编写最佳提示词？万字长文介绍
3 月 14 日
阅读 9 分钟
702编者按： 如何有效地为推理模型编写最佳提示词？对于 OpenAI 推出 O1 和 O3-mini 等这些专为深度推理而设计的模型，传统的提示词工程技巧是否仍然适用？ 我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：推理模型与传统大语言模型在提示词处理方式上有本质不同，需要采用更简洁直接的提示词策略来充分发挥其优势。文章首先...
为什么说 JSON 不一定是 LLM 结构化输出的最佳选择？
3 月 12 日
阅读 6 分钟
607编者按： 在使用大语言模型时，如何在保证输出质量的同时降低成本？在众多数据输出格式中，究竟应该如何选择？我们今天为大家带来的文章中，作者通过实际测试给出建议：在某些场景下，相比广泛使用的 JSON 格式，不妨考虑一下其他数据格式，做一些测试，挑选出既能控制成本又能保证稳定性和速度的最佳选项。文章通过对比...
7B 开源模型性能超越 LLaVA，DeepSeek Janus Pro 论文详解
3 月 10 日
阅读 5 分钟
809编者按： 提到 DeepSeek，大家可能更熟悉 R1 模型 —— 这款以低成本、高性能和开源特性颠覆行业的语言模型，而今天这篇文章介绍的 DeepSeek Janus Pro，通过创新的架构设计，在性能上超越了同领域的众多顶尖专用模型（Janus-Pro 7B 在图像理解和图像生成两方面都超越了 LLaVA、Dalle 3 和 SD XL 这样的主流选手）。本文深...
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