編者按：我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：真正的AI護城河需要系統性地構建六層遞進式能力，從技術底座到戰略壁壘，缺一不可。文章提出了“AIMoatPyramid”框架，詳細闡述了六個關鍵層級：第一層的定制化模型與算法開發，強調超越開源模型性能且支持快速重訓練；第二層的專有數據資產，要求數據具備獨特性、可用性和普及性；第三層的工作流集成，實現30秒內從預測到決策的自動化閉環；第四層的領域專精，確保在監管環境...

編者按：在大語言模型(LLMs)的部署及其相關的算力擴容過程中，更換GPU是否也可能會對模型的輸出產生重大影響？這個問題的答案對于確保LLMs在不同硬件環境下的一致性和可靠性至關重要。我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的核心觀點是：即使在相同的開發環境、系統配置和隨機種子下，不同的GPU也會導致LLMs產生不同的模型輸出。作者通過實驗證明，在使用NvidiaTeslaT4和NvidiaA10G兩種不同GPU的情況下，Mistral7bv0.1模型對相同...

編者按：AI編程工具如何迅速檢索海量代碼庫，并精準定位到最相關的代碼片段？這個看似不可能完成的任務，卻是決定現代AI編程工具用戶體驗的關鍵技術挑戰。我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：Cursor通過巧妙運用默克爾樹數據結構，實現了對大型代碼庫的快速索引和高效增量更新，這正是其能夠提供精準AI輔助編程服務的技術基礎。作者Engineer'sCodex編譯岳揚Cursor——這家最近宣布斬獲3億美元年營收的熱門AI開發工具...

編者按：人工智能真的已經深入我們的日常生活了嗎？當我們還在討論AI技術的潛力時，是否忽略了一個更為重要的事實——AI的實際使用量可能遠超我們的想象？以Google為例，其AI交互處理的token數量從2024年4月的9.7萬億激增至2025年4月的480萬億以上，月處理量正快速逼近1千萬億的驚人規模。與此同時，微軟AzureAI服務單季度處理超過100萬億token，同比增長5倍，而OpenAI、字節跳動、百度等公司也都達到了日均萬億token的處理量級...

編者按：我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：只有深入理解AI編程工具的底層原理和能力邊界，才能真正駕馭這些工具，讓它們成為提升開發效率的“外掛神器”。本文從LLM的基礎工作機制出發，解釋了Cursor等工具本質上是VSCode的復雜封裝，通過聊天界面、工具集（如readfile、writefile等）和精心設計的提示詞來實現智能編程輔助。作者還逐行解析了Cursor的系統提示詞，分析了其中的工程設計細節。此外，作者還提供了制...

編者按：AI智能體到底應該如何構建？是追求復雜的端到端解決方案，還是回歸軟件工程的本質思維？我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：智能體本質上就是軟件，應該用嚴謹的軟件工程原則來構建，而非盲目追求“黑箱式”的復雜框架。文章從智能體的發展歷程出發，深入剖析了從有向圖到DAG編排工具，再到今天AI智能體的技術演進脈絡。隨后，作者系統性地提出了構建可靠LLM應用的12個核心原則。這篇文章為正在構建AI應用的開發...

編者按：當我們談論檢索增強生成（RAG）系統的性能瓶頸時，大多數人會關注模型架構、向量數據庫優化或檢索、生成策略，但是否有人深入思考過一個更基礎卻被忽視的問題：光學字符識別（OCR）的質量究竟在多大程度上制約著整個RAG系統的表現？我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是OCR的識別質量形成了一個隱形的性能天花板，從根本上限制了即使是最先進RAG系統的效果。文章通過基于OHRv2基準測試的深度實驗分析，量化了OCR...

編者按：我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：RAG技術的演進是一個從簡單到復雜、從Naive到Agentic的系統性優化過程，每一次優化都是在試圖解決無數企業落地大語言模型應用時出現的痛點問題。文章首先剖析NaiveRAG的基礎架構及其核心挑戰，繼而深入探討三大優化方向：查詢動態優化（包括查詢重寫、查詢擴展等策略）、語義理解增強（重點解析Anthropic提出的上下文檢索方法）、計算效率革新（客觀評價緩存增強生成（CAG）的...

編者按：當身邊的人都在談論AIAgent時，你是否會困惑：究竟什么才是真正的智能體？為什么OpenAI、IBM和各大技術領袖給出的智能體定義都不相同？我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：當前流行的智能體定義要么過于復雜，要么嚴重偏離核心要義，真正的智能體應該被定義為“具備自主性和行為能力，能在所處環境中實現一個或多個目標的系統”。本文系原作者觀點，BaihaiIDP僅進行編譯分享作者StevenWillmott編譯岳揚2025年...

編者按：如何將LLM的推理過程從“燒錢的無底洞”轉變為“高性能的生產力引擎”？本文深入剖析了提升LLM推理效率的五大核心技術：巧妙的KV緩存管理、Querysparsityattention（QUEST）、推測解碼（使用draftmodel加速生成過程）、權重調度（通過Flexgen實現跨設備資源分配）以及系統級優化（FastServe解決隊頭阻塞問題）。此外，作者還簡要介紹了多種常見優化方向，包括量化技術（AWQ、INT8、FP8等）、EarlyExitInference（LITE）...

編者按：本文首先解析了為什么LLM訓練需要強化學習，詳細講解了RL和RLHF的工作原理；繼而系統比較基于價值、基于策略和ActorCritic三大強化學習范式的優缺點；最后深入剖析TRPO和PPO算法，重點展示GRPO如何通過分組結構和相對優勢估計實現訓練效率與穩定性的雙重突破。作者ShirleyLi編譯岳揚這是DeepSeek系列文章的第六篇，我們將深入探討DeepSeek模型訓練策略中的關鍵創新之一\[1,2\]：群組相對策略優化（GroupedRelativePolic...

編者按：近日，Qwen3技術報告正式發布，該系列也采用了從大參數模型中蒸餾知識來訓練小參數模型的技術路線。那么，模型蒸餾技術究竟是怎么一回事呢？今天給大家分享的這篇文章深入淺出地介紹了模型蒸餾的核心原理，即通過讓學生模型學習教師模型的軟標簽而非硬標簽，從而傳遞更豐富的知識信息。作者還提供了一個基于TensorFlow和MNIST數據集的完整實踐案例，展示了如何構建教師模型和學生模型，如何定義蒸餾損失函數，以及如何...

編者按：如何有效利用大語言模型（LLMs）生成高質量代碼？這是當下開發者們比較關心的一個問題。在生成代碼的過程中，提示詞的設計是否精確，直接決定了模型輸出的質量。本文深入探討了提示詞優化的12條策略，給出了清晰的操作指南和示范案例，讀者可以了解到如何通過精準編寫提示詞引導模型生成性能優越、符合實際需求的代碼。作者AyushThakurPotpie(https:github.compotpieaipotpie)編譯岳揚大語言模型（LLMs）已經徹底改變了...

編者按：模型上下文協議（MCP）究竟安全可靠嗎？當你通過MCP插件讓AIAgent訪問公司文檔、員工聊天記錄或客戶信息時，你真的了解潛在的安全風險嗎？文章詳細剖析了MCP存在的四大問題：協議自身的安全性不足，包括缺乏標準化的身份認證機制及存在可能執行惡意代碼的風險；用戶體驗方面的局限，如缺乏工具風險分級和成本控制；大語言模型安全方面的挑戰，特別是提示詞注入和敏感數據泄露的風險；以及LLM本身的技術局限，導致在比較...

編者按：我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：即便在大語言模型上下文窗口不斷擴大的今天，檢索增強生成（RAG）技術依然具有不可替代的價值。文章首先通過Fiction.liveBench基準測試結果展示了即使最先進的大模型在處理長上下文時也會遇到理解能力下降的問題，并指出：理論上下文長度≠有效上下文長度。隨后，作者從四個角度論證了RAG技術依然具有不可或缺的優勢：1）企業私有數據體量遠超任何模型的上下文窗口容量；2...

編者按：Google新推出的A2A與Anthropic的MCP到底有何區別？它們是競爭關系還是互補的技術？本文通過一個規劃夏威夷旅行的生動案例，清晰拆解了這兩大協議的本質區別：MCP更像是為單個AIAgent賦能的“超能力工具箱”，而A2A則是構建了AIAgent專家團隊間的“協作網絡”。作者基于實際項目經驗，揭示了影響實際應用這兩種協議的3項技術差異，同時還解讀了二者互為補充而非競爭的真實關系。作者ZacharyHuang編譯岳揚01引言：協作式...

編者按：當前AI基礎模型的商業前景正面臨前所未有的挑戰。開源模型的性能日益接近甚至在某些領域超越閉源產品，高昂的推理成本讓訂閱制模式的盈利空間被嚴重擠壓，而價格戰使API服務利潤率持續下滑。這些現實問題正迫使每一個在AI領域創業或投資的人重新思考商業策略。本文作者基于一線市場觀察和深度行業洞察，提出了一套商業模式組合拳。首先，文章深入分析了基礎模型的兩大主要商業模式——訂閱制和API服務，并指出API模式雖...

編者按：在人工智能發展的新階段，我們該如何看待數據的角色與價值？當生成式AI讓數據唾手可得，專業領域的“數據護城河”究竟該如何構建？我們今天為大家帶來的文章，作者的觀點是：在生成式AI時代，數據從未失去其“黃金屬性”，只是淘金（價值挖掘）的方式變了。文章以大數據時代與AI時代的對比為切入點，指出傳統的數據收集模式已被顛覆——大語言模型（LLM）不僅降低了內容生成成本，還通過高頻交互創造了海量高價值對話數...

編者按：這篇技術解析詳細闡述了DeepSeekV3Base的預訓練階段所采用的關鍵技術。文章重點介紹了三項核心技術：DocumentPacking技術有效解決了輸入序列長度差異導致的資源浪費問題；FillintheMiddle（FIM）采用PSM框架和特殊tokens，使模型具備上下文感知的中間內容生成能力；基于YaRN的長上下文窗口擴展技術則通過頻率插值策略解決了位置編碼的擴展挑戰。隨后，文章詳細描述了DeepSeekV3Base的預訓練過程，包括數據構建、訓練策...

編者按：當你面對需要高質量逆向推理能力的應用場景時，傳統大語言模型是否讓你感到力不從心？在詩歌逆向補全、邏輯逆向推導等任務中，為什么即使是GPT4o這樣的強大模型也會表現失常？文章深入介紹了LLaDA(LargeLanguageDiffusionwithmAsking)這一創新模型的工作原理、訓練過程與性能表現。與傳統自回歸模型不同，LLaDA借鑒了計算機視覺領域的擴散模型思想，通過逐步去除掩碼來生成文本，而非從左到右逐個生成token。性能測試顯...

您好，我這邊顯示正常呀