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在构建RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）系统的过程中，很多人都有这样的困惑：“模型看起来能回答问题，但到底是不是在胡说八道？”“Retriever到底找得准不准？”“我该怎么知道系统整体是不是可靠的？”这些问题的根源在于——我们缺乏系统化的评测方法。尤其在项目早期，还没有真实用户数据时，想要验证RAG流程的效果就更加困难。今天，我们就来深入拆解一个实用方案：👉用DeepEval生成合成数据，系统性评...

一、AI模型训练的“数据幻觉”在人工智能领域，有一个近乎铁律的共识：数据越多，模型越聪明。这条逻辑支撑了过去十年的AI爆发——从GPT到Claude，再到DeepSeek，所有巨头都在堆算力、卷数据、拼参数。但当DeepSeek以130成本训练出高性能模型后，这条铁律开始动摇。如今，一篇来自LIMI团队的新论文再次颠覆认知——他们仅用78个高质量训练样本，就让模型在智能体评测中超越了使用10,000个样本训练的对手。是的，你没看错：128倍...

一、当小模型掀翻大模型，AI推理的天平被重新校准在AI的竞技场上，我们已经习惯了“大力出奇迹”——模型越大、参数越多、算力越猛，表现就越强。然而，2025年10月，来自三星SAIT（蒙特利尔研究院）的一篇论文，彻底打破了这一逻辑。他们发布了一个名叫TinyRecursiveModel（TRM）的小模型，参数量仅7M——几乎是DeepSeekR1（671B）的百万分之一。但就是这样一个“袖珍模型”，在ARCAGI1和ARCAGI2推理测试中，硬是干翻了多个巨头...

还在一张张地核对发票，手动录入合同信息到眼花？你可能还没意识到，那个曾经只会“傻瓜式”扫描文字的OCR（光学字符识别）技术，已经被彻底颠覆了。当大型语言模型（LLM）的浪潮席卷而来，OCR不再只是一个“文字搬运工”。新一代的LLMOCR已经进化成一个能读懂、会思考的“文档理解专家”。它不仅能识别文字，更能理解上下文、自动纠错，甚至解读数据背后的逻辑。那么，这场由LLM引领的OCR革命，究竟强在哪里？它又将如何改变我...

当OpenAI在10月初发布AgentBuilder与AgentKit时，外界第一反应是：“这不就是更好用的GPT吗？”但行业人士立刻意识到，这一次的变化不是模型升级，而是范式重构。过去一年，AI的焦点集中在“大模型能力”上——谁更聪明、谁能写更流畅的代码、谁能生成更像人的语言。而从2025年开始，新的竞争点正在转向：谁能让AI真正“动起来”——在真实的系统、真实的工作流中完成真实的任务。这，就是Agent（智能体）时代的开始。而OpenAI...

在大模型的竞速赛道上，算力就是发动机。无论是ChatGPT、Gemini还是LLaMA，这些庞然大物背后，都离不开两类主力硬件：GPU（图形处理器）和TPU（张量处理单元）。看似并肩作战，实则两者的定位、架构、生态和使用场景有着明显差异。那么，到了2025年，究竟谁才是训练Transformer大模型的最佳选择？今天，我们就从架构、性能、生态、可扩展性、能效、成本以及最新Benchmark几个维度，带你全面梳理GPUvsTPU的差异与取舍。1.架构层...

在大模型的浪潮里，算力、数据和模型规模常被放在台面上讨论，但有一个问题却往往被忽略：隐私。当模型越大、训练数据越多时，用户的敏感信息是否会被“记住”？这不仅是技术问题，更是关系到AI能否长期落地的信任基石。几天前，GoogleAI与DeepMind发布了VaultGemma1B——全球首个从零开始用差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）训练的开源大模型，参数量达到10亿。这不仅是Gemma系列的又一次迭代，更是一场关于“如何在保证能力...

在过去的二十年里，自动化几乎成为所有企业数字化的标配。无论是工单处理、邮件提醒，还是客服机器人，我们都习惯了把任务交给一套“写死的流程”，然后安心等待它们执行。但问题也随之而来：流程一旦变化，就要重新编码；遇到错误，必须人工干预；机器永远不会变聪明，只会重复原有的逻辑。在今天这个技术更新速度远超以往的时代，这样的静态工作流（StaticWorkflow）显得越来越力不从心。取而代之的，是一种正在迅速崛起的新...

设想这样一个场景：你有一个AI助手，它第一次执行任务时失败了，但从那一刻开始，它就“记住了教训”，并且永远不会再犯同样的错误。这意味着，它不仅能回答你的问题，还能像人一样，越用越聪明。这听起来像是科幻片里的桥段吧？但在人工智能研究领域，这其实一直是一个未解的核心难题。我们构建了强大的LLMAgent，它们可以自主调用工具、规划任务、推理求解，但要么过于僵化，不能学习新经验；要么依赖昂贵的模型微调（Finetun...

在过去的几年里，围绕“哪款AI编程助手最好用”的争论几乎没有停过：有人偏爱GitHubCopilot，有人坚信ClaudeCode，还有人等着OpenAI下一代模型。但如果问到AndrejKarpathy（前特斯拉AI负责人、OpenAI核心成员），答案可能会让人意外：重点不在“哪一个最好”，而在于如何搭建一个属于自己的LLM工作流。在Karpathy的眼中，我们正处于“代码后稀缺时代”。代码已不是稀缺资源，而是一种随时可以生成、试错、甚至丢弃的“消耗品”...

在当下的软件世界里，“自动化”几乎成了所有团队的共识。从Jenkins、GitHubActions到Kubernetes，一整套工具链已经塑造了DevOps的工作方式：持续集成、持续交付、自动化部署、基础设施即代码……这些名词听起来专业又复杂，但背后无非是一个目标——更快、更稳定、更高效地交付软件。与此同时，一个新兴名字频频出现：n8n。这是一款号称“无代码低代码自动化神器”的开源工具，凭借简单易上手的界面和强大的第三方集成能力，它...

在日常工作里，我们经常会接触到各种文档：研究论文、财报、产品手册……它们往往不是“纯文本”，而是夹杂了段落、表格、标题、甚至图片。这类“半结构化数据”，对于传统的RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）来说，是一个相当棘手的问题。为什么？想象一下，如果一个普通的文本切分工具把表格切开一半，或者直接把一张大表格当成纯文本去嵌入，结果就是语义检索时一团糊，模型很可能拿不到真正需要的上下文。...

过去两年，AI代理（AIAgent）迅速从概念走向应用：它们能规划、调用工具、读写记忆，再生成输出，俨然成为一个“能干活的数字员工”。但问题随之而来——不稳定、难调试、结果难以解释。同样的输入，今天答对了，明天可能又跑偏；调用外部API时，失败率居高不下；更令人头疼的是，出了问题，你根本不知道它到底卡在哪一步。这就是为什么“代理可观测性（AgentObservability）”成为必备能力。它并不是一个炫酷的新功能，而是一...

过去几年，AI语音合成（TTS,TexttoSpeech）技术突飞猛进。从最初僵硬的机器人腔，到今天能表达情绪、模仿语气的自然人声，TTS已经悄悄渗透进播客、客服、教育培训乃至短视频配音等场景。然而，绝大多数开源TTS模型仍然存在两大硬伤：一是时长受限，通常难以生成超过几分钟的连贯语音；二是角色单一，很难在同一段音频里自然呈现多位说话人。微软最新开源的VibeVoice1.5B正是在这两个痛点上给出了突破性答案：它能一次性合成长达...

还记得XLMRoBERTa（XLMR）吗？这款模型几乎统治了多语言NLP领域长达6年，成为搜索、分类、推荐等系统背后的“隐形基石”。但在这段时间里，生成式大模型（ChatGPT、Gemini）成了焦点，编码器似乎被遗忘。然而，编码器并没有过时，它在嵌入检索、相似度计算、多语言理解等场景里，依旧比解码器更高效。最近，约翰·霍普金斯大学团队发布了mmBERT，一款基于3万亿Token、覆盖1833种语言训练的全新编码器。它不仅超过了XLMR，还能和...

在过去两年，大模型的迭代节奏越来越快，从GPT4到Claude、Gemini，再到国内的百花齐放，大家早已见怪不怪。但就在2025年9月，阿里巴巴正式发布了Qwen3Max——一个超过万亿参数（1T+）的MixtureofExperts（MoE）大模型。与以往的“预览版”不同，这一次，阿里直接把它推向了生产级落地。不仅在QwenChat面向普通用户开放，还通过阿里云ModelStudioAPI提供开发者调用。这意味着，它已经不只是实验室里的新鲜玩具，而是真正能跑在业...

“AI到底进化到哪一步了？”这个问题，你可能每天都在问。我们看过无数的跑分榜单，惊叹于模型们在数学、代码、历史考试上的超人表现。但总感觉隔着一层纱——这些能力，到底能不能换算成我们日常工作中的生产力？一个AI能写出完美的十四行诗，但能帮我做一份合格的市场分析PPT吗？它能通过法学院考试，但能帮律师起草一份滴水不漏的合同吗？长久以来，我们对AI的评价，有点像只看“高考成绩”，而忽略了“职业技能”。就在昨天...

过去几年，全球人工智能舞台的主角几乎被OpenAI的GPT4、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini等西方巨头牢牢掌控。它们性能强大，但也带来一个显著的共同点：闭源、昂贵、难以掌控。而现在，一个来自中国的全新模型正在打破这一格局。GLM4.5——由清华系公司智浦AI（现更名为Z.ai）推出，被誉为“中国最强开源大模型”，它不仅性能直逼GPT4，还天然具备代理（AgenticAI）能力，能像一个数字助手一样推理、行动、使用工具。换句话说...

AI工具像雨后春笋般冒出：写作、绘图、生成视频、编程……几乎每个环节都有不同的模型称霸。你可能习惯了用ChatGPT来写文案，再打开Gemini来生成图像，偶尔还得切换到专门的代码助手。这种“工具切换”已经成了常态，也让人无奈。阿里最新推出的Qwen3Omni，则试图打破这种割裂体验。它的口号很直接：一个模型，搞定文字、图片、音频、视频，还能实时对话。听上去是不是很像“AI中的瑞士军刀”？那么，它到底有多强？我们来一次...

引言：AI硬件的时代已经到来在人工智能（AI）和机器学习的浪潮中，专门化的AI硬件正如雨后春笋般涌现，它们让计算能力远超传统CPU的极限。CPU、GPU、NPU、TPU这些处理单元各司其职，分别为不同的AI模型、应用场景量身定制。今天，我们就来深入剖析这些AI硬件的核心区别和最佳应用场景，带你了解它们在AI世界中的独特角色。无论你是AI研究人员、开发者，还是对科技感兴趣的普通用户，都会发现，选择合适的硬件对AI项目的成功至关...