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你可能已经发现，现在的大语言模型（LLM）似乎越来越「聪明」了。你问它一个脑筋急转弯，它不会直接猜错，而是会一步步分析；你给它一道复杂的应用题，它也能像学生一样，写出详细的解题步骤。这种质变是如何发生的？AI是如何从一个只会「背答案」的学渣，进化成一个懂得「举一反三」的学霸的？就在2025年4月，斯坦福大学的一堂Transformers课程上，来自GoogleDeepMind的科学家DennyZhou，为我们完整揭示了让LLM实现强大推理能...

2024年初，当AI科学家张祥雨和他的团队启动一个万亿参数的多模态大模型项目时，他们正沿着一条业界公认的“黄金大道”前行：模型越大，能力越强。然而，九个多月后，一个百思不得其解的“反常识”现象出现了：模型的通用对话能力、情商和知识量确实在飞速增长，但在数学和逻辑推理这些“硬核”理科能力上，它的表现却在达到一个平台期后不升反降，甚至不如一个参数量小得多的模型。这个怪现象如同一道裂缝，让张祥雨得以窥见当...

从Gemini2.5Pro的百万级窗口，到Llama4Scout震撼的千万级Token，模型的上下文（Context）竞赛似乎永无止境。这很容易让人产生一种错觉：「管他呢，把所有资料都扔进去就行了」。但AndrejKarpathy一语道破天机：构建LLM应用的艺术，在于学会「恰到好处地填充上下文窗口」。如果把上下文当成一个杂物抽屉，那你得到的也只会是垃圾。一个臃肿、混乱的上下文不仅会拉低模型表现，甚至会导致它「精神错乱」，出现以下几种典型「翻车...

谷歌DeepMind创始人DemisHassabis对话LexFridman，描绘AI解码自然、创造新世界、开启人类后稀缺时代的壮丽未来。这是一场顶尖人才的思想碰撞，预示着文明的深刻跃迁。再看一遍，这里是根据对话内容提炼的30条核心洞察。关于AI与现实本质核心猜想：自然界是可学习的。任何经由演化或物理过程形成的自然模式（从蛋白质到行星轨道），都因其内在的非随机结构，而可以被经典算法高效学习和建模。PvsNP是一个物理问题。如果宇宙是一...

如今，神经网络（NeuralNetworks）似乎拥有了“魔法”，它们能识别图像、翻译语言、驾驶汽车，甚至创作艺术。但在这看似神奇的能力背后，是一条清晰、严谨且层层递进的逻辑链条。当我们不断追问“为什么”，就能从具体的算法出发，一路探寻到数学、乃至哲学的基石。这篇文章将带您进行一次“追因致根”的探索，揭开神经网络学习能力的神秘面纱。第一站：学习的引擎——梯度下降与反向传播首先，神经网络的学习并非玄学，而是一...

在人工智能飞速发展的今天，明星公司Manus无疑是聚光灯下的常客，其产品和商业模式也引发了诸多讨论与争议。然而，抛开这些纷扰，当我们审视其技术内核时，不得不承认其团队在AI智能体（Agent）领域的探索是深刻且极具价值的。近日，Manus的创始人Yichao'Peak'Ji发表了一篇深度复盘文章，坦诚地分享了团队在构建智能体过程中“踩过的坑”和最终沉淀下的工程哲学。这篇文章的核心观点振聋发聩：决定智能体成败的关键，或许并非无...

近些年，大模型圈子最火的词莫过于「百万token上下文」。从GoogleGemini1.5Pro到GPT4.1，再到Llama4，各大厂商仿佛在一场技术军备竞赛中，疯狂地把模型的「内存」撑大。这让你我这样的普通用户兴奋不已：这不就意味着，我可以直接把一整本书、几百页的财报、甚至是整个项目代码库扔给AI，让它瞬间消化，然后对答如流吗？理论上是这样。而且，在经典的NIAH(NeedleinaHaystack，即「大海捞针」)测试中，这些模型也确实表现得像个...

当AI生成的报告错漏百出，当它信誓旦旦编造“事实”，当你精心设计的提示换来牛头不对马嘴的答案——你是否对着屏幕血压飙升，只想仰天长啸：“这破AI，气死我了！”且慢摔键盘！与其被AI气死，不如让它助你登顶。真正的问题不在于大模型本身有瑕疵——它们本就不是完美圣人，而在于我们是否找到了驾驭它的核心密码：人与AI的黄金分工边界，以及高效迭代的协作节奏。这不是妥协，而是智能时代全新的生存法则。一、边界之争：别...

长期以来，我们谈论AI应用开发时，常常用到一个热词：“PromptEngineering”（提示词工程）。但最近，前特斯拉AI总监、OpenAI研究大神AndrejKarpathy明确提出，更准确的术语应该是：“ContextEngineering”（上下文工程）。为什么他这么说？1.PromptvsContext，到底有何区别？日常使用大模型（LLM）时，人们对Prompt的理解往往停留在简短明确的任务指令层面。然而，工业级的AI应用并非如此简单。真正的挑战在于如何精细地组织和...

我们今天说一个特别有意思的话题：我们到底应该在多大程度上信任AI？你可能觉得，人对AI的态度无非就两种。一种是技术乐观派，觉得AI是未来，无所不能，应该全面拥抱；另一种是技术恐惧者，总担心AI抢走工作、做出可怕的决定，对AI充满疑虑，甚至有点像当年的“卢德分子”。这两种人确实都存在，但大部分普通人似乎处在这两者之间。比如，如果一个AI工具能帮你精准预测股票走势，你可能会很乐意使用它。但反过来，如果你去一家...

咱们今天聊一个话题：人工智能。你可能觉得这话题不新鲜了，每天都有新闻。但我们今天要说的，不是某个新模型快了多少，也不是哪个应用又会P图了。我们要谈的是这场技术革命的顶层设计，是牌桌上几个核心玩家的根本矛盾和终极战略。这已经不是一场单纯的技术竞赛，而是一场“愿景冲突”。它像一个“三难困境”（Trilemma），把所有人都逼到了墙角：你是要最快的速度，最强的安全，还是最广的开放？你不可能三个都要。你的选择，...

每次和ChatGPT对话时，你是否曾为它精准的回应后背发凉？当它写出符合你潜在需求的方案，甚至预判你未言明的意图时，那种“被看穿”的震撼感，几乎让人相信机器拥有了读心术。但真相远比想象更精妙——也更具数学美感。结论先行：LLM从不真正“读心”，它只是把你的文字切成向量，在数十亿次概率推演与对齐训练中，筛选出最可能让你满意的续写。其核心能力可拆解为：统计模式提取+上下文推理+意图对齐下面我们逐层揭开AI“理解...

ChatGPT为什么用起来那么舒服？很多用户感叹它“好像真的懂我”。这背后的秘密就在于它独特的记忆系统。今天，我们就来拆解一下ChatGPT的记忆机制，让你明白它到底是如何记住你的。一、ChatGPT的记忆类型ChatGPT的记忆系统大致可分为两类：保存记忆（SavedMemory）对话历史（ChatHistory）下面我们逐一解析。二、保存记忆（SavedMemory）保存记忆相对简单，用户可以明确告诉ChatGPT记住某些信息，例如："记住，我是个素食主义者...

人工智能正在快速变革各行各业，其中利用AI生成可视化界面被认为是提升用户体验和加速数据洞察的有效手段。然而，许多自媒体和内容创作者热衷于展示炫目的AI生成图表和界面，这些往往关注视觉效果，却未必能提高信息传递效率。实际上，一些过于华丽的可视化可能并不比一个结构清晰的列表更有效。因此，我们应思考：这些AI功能是否真正带来了“信息增量”？如果AI仅仅用“华丽外衣”包裹现有数据，却无法帮助用户更迅速地获取可...

AI的发展，归根到底，就是赋予机器越来越多的“自主性”。如果我们以“Agent”的视角来看待AI，你会发现一条清晰的进化路径：AI逐步从简单的文本生成器，变成自主决策、执行工具甚至创造新代码的智能体。这种进步，并非仅仅是技术的堆砌，更体现出人类逐步将决策权交由机器的勇气与智慧。让我们先简单梳理一下“AgentAI”的五个层次：1.基础响应者（BasicResponder）最基础的AI形态。AI在这里的任务非常单纯：你给出一个输入，...

Agent的风刮得很大，但多数人可能没抓住本质。简单说，Agent就是模型+环境反馈+工具。模型大家熟悉，后两者才是多数人忽略的重点，也是从“玩具”到“能干活的工具”的关键分野。早期的Agent像AutoGPT，更多是新奇。现在的Agent能解决实际问题，得益于模型进步，但更重要的是工程，特别是如何构建和利用“上下文(Context)”。上下文不是简单喂数据，而是Agent完成任务所需一切信息的总和，关键在于这些信息如何被自动化地提炼和...

如果你还在网上搜集那些“写给小白的提示词指南”或者“10个让你效率翻倍的提示词模板”，我建议你先停一停。不是说那些东西完全没用，它们就像是教你如何拧螺丝刀，能让你入门。但如果你想真正理解你手里的这个“电动工具”——大型语言模型（LLM）——甚至想用它造出点新东西，你需要知道的远不止这些。真正有趣、也真正让人头疼的，是那些反直觉、不合常理的地方。这些“怪癖”恰恰揭示了LLM工作的某些底层逻辑，或者至少是...

网上充斥着各种Prompt“最佳实践”指南，很多都流于表面。你可能已经看过不少，感觉就像食谱一样，告诉你加几勺这个、几勺那个。但今天，我们来点硬核的，看看搜索巨头谷歌内部是如何系统性地理解和实践PromptEngineering的。这份来自Google的白皮书，扒开了PromptEngineering的外壳，直指核心。准备好，这篇东西值得你收藏和反复琢磨。为什么PromptEngineering这么重要？首先，得明白LLM（大语言模型）到底是个啥。别被那些花...

我们正处在一个AI应用爆发的时代，各种基于大型语言模型（LLM）的应用层出不穷。然而，在眼花缭乱的技术名词背后，真正决定这些应用智能化程度和用户体验的关键要素是什么？我认为是上下文管理。LLM的智能之源：对上下文的精准把握要理解上下文管理的重要性，我们必须回到LLM的核心工作原理。正如之前所述，LLM的本质是预测下一个token。这种预测能力看似简单，却蕴含着巨大的潜力，因为预测的准确性完全依赖于上下文的质量和广...

最近关于MCP的介绍文章越来越多了，我也做了一个系统性的学习，并且写了一些代码。本文主要介绍核心概念，后面有机会做一些实操分享。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，各种大型语言模型（LLM）不断涌现，如何让这些模型更便捷、更高效地与外部世界连接，成为构建强大AIAgent的关键命题。模型上下文协议(MCP)正是在这种背景下诞生的——它致力于为AIAgent和外部世界（数据库、API、文件系统等）提供一个通用、标准化的交互方...