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很多人把这归因到模型能力不够,但这次 Claude Managed Agents 给出的答案是:多数生产事故不是“模型推理问题”,而是“运行时架构问题”。
过去两年,AI 行业最热的词几乎一直在变。先是 Prompt Engineering,后来是 RAG、Agent、Context Engineering。每一次...
OpenClaw 是一个开源 AI 代理框架,由奥地利开发者 Peter Steinberger 创建,专注于构建自主 AI 代理,能够执行实际任务(如写代码、...
从 2025 到 2026,对于所有的企业软件行业来说,都在经历一次明显转变;因为 AI 已不再只是开发工具中的辅助能力,而开始影响整个研发流程,从需求分析、代...
这两年看过太多 AI 提效的分享:教你写 Prompt,教你搭知识库,教你用插件把流程串起来。听的时候挺燃,回去照做三天,很多人就又回到原样。
2025 年的 LLM 战场,DeepSeek 无疑是一个无法被忽视的 “异类”。
当我们谈到 Transformer 模型时,往往聚光灯都会打在 自注意力机制(Self-Attention) 上。然而,Transformer 中还有一个 “不...
本篇的目的就是来探讨大模型智能体与工作流系统的关系,挖掘二者在核心逻辑上的差异;这里我先抛出的我一个个人观点:智能体的本质并非某种静态的软件形态,而是一种新的运...
NLP 的发展过程中,一直在解决这个核心问题:如何构建一个能够理解语言序列性与上下文依赖性的计算模型。在很长一段时间里,循环神经网络(RNN)及其变体长短期记忆...
但就是这轻轻的一“加”,把深度学习从 20 层的泥潭里拉了出来,一路推到了今天 LLM 的几百层、甚至上千层。可以说,如果没有这个加法,什么大语言模型、什么生成...
在这一年中,我们所参与的“同盟”由最初的概念、初心与愿景,逐步成为一个正在生根发芽、不断拓展的协作平台。回望过去,不仅是对时间的见证,更是对信任、共享与协同价值...
“狗咬人” 是一个普通的事情,而 “人咬狗” 就是一个新闻头条。这两个句子使用完全相同的词元(tokens)--“人”、“狗”、“咬”;但含义却截然相反。同样,...
昨天,Google DeepMind 正式发布了 Gemini 3 Pro,标志着大型语言模型(LLM)向通用人工智能(AGI)演进过程中的一个关键拐点,如果说...
我们每天都在与大型语言模型交互,观察它们逐字生成回应。这里有一个核心问题,就是在任意时刻,当模型已经生成了 "一只猫坐在" 之后,它是如何从数万个可能的词元(如...
本文是 LLM 系列文章的第十四篇,主要和各位读者来共同探讨一下 Deep Research。作为 LLM 的深度使用者,从搜索替代到 RAG应用,再到 Age...
聊到与大模型(LLM)交互,你可能首先想到的是 “提示工程”(Prompt Engineering)。但今天,我们要聊一个更深、更广的概念——“上下文工程”(C...
前面我们用了几篇文章的篇幅来阐述了 RAG,在 RAG 中我也从多个角度剖析了 大型语言模型(LLM)的内在局限性问题 ;虽然检索增强生成(RAG)可以通过从外...
半吊子全栈工匠
在深入探讨驱动现代人大语言模型(LLM)的复杂计算之前,我们必须首先回归本源,理解计算机处理信息的最基本方式。数字世界的宏伟建筑,都始于一个最微小、最不起眼的砖...
在之前的系列文章中,我介绍了 RAG 和 Embedding,本篇文章将侧重在梳理整个向量检索技术体系。
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