-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
AI Agent&MCP的工程化实践-系列4-模型的可观测工程
写在前面 👀在Trajectory的实现中，参照了一些开源的实现，主要是字节的trae Agent和langgraph的源码。这里在看字节的Trae agent的过程中，也顺带改了一个小bug，下一篇会讲下trae agent的源码解析，主要聚焦在几个方面： prompt是怎么写的？ benchmark是如何做的？ 有一个奇怪的多轮对话的报错，是为什么？ 另外下一步会看下PromptX的实现，据说…- 3
- 0
-
RAG彻底爆了！一文读懂其架构演进及核心要点
👉目录 1 引言 2 RAG演变流程 3 总结 4 一些思考本文系统梳理了检索增强生成（RAG）架构的演进历程，从基础架构到智能化解决方案的迭代路径。文章通过对比Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构的核心特点与技术突破，揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、语义对齐和复杂任务处理等关键问题，为LLM应用落地…- 6
- 0
-
让审批快起来！DeepSeek大模型赋能政务申办受理平台的实践路径
审批提速，早就不是“可选项”，而是“刚需”。 一边是老百姓盼着少跑腿、快办事；另一边是政府部门顶着压力，推进流程再造和系统整合。 特别是在建设“数字政府”成为全国共识之后，各地都在加速推动政务服务的统一入口建设。而在这个过程中，北京市提出的“统一申办受理平台”被寄予厚望，目标是打造一个“只进一个门，办遍全事项”的政务服务底座。 但平台做得再统一，如果流程还是靠人判断、材料还要一张张看、政策更新还得…- 4
- 0
-
分析为什么AI代码生成赛道如此火热？
前言：史无前例的赛道热度 当你看到百度文心快码、字节跳动Trae、阿里巴巴通义灵码、腾讯CodeBuddy、Google Gemini CLI、Amazon Kiro、Microsoft GitHub Copilot、OpenAI Codex、Anthropic Claude Code等巨头产品同时出现在一个赛道时，同时在加上很多创业公司的产品：Cursor、Replit、windsurf、Bol…- 4
- 0
-
长上下文在大语言模型检索增强生成（RAG）中的作用：全面综述
点击“蓝字” 关注我们一、长上下文与RAG的协同演进 随着大型语言模型（LLMs）的飞速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术已成为解决模型幻觉、提升输出可靠性的核心方案。RAG通过将外部知识库与模型生成能力结合，使LLMs能够基于真实数据生成准确回答，而非单纯依赖预训练阶段的固有知识。在这一架构中，长上下文处理能力被视为突破RAG性能瓶颈的…- 6
- 0
-
大模型如何赋能 Web 渗透测试？
背景和目标在网络安全领域，漏洞检测是一项至关重要且复杂的工作。随着Web应用规模的扩大和攻击手段的多样化，传统的人工检测方式已难以应对日益增长的安全需求。传统Web安全扫描器依赖预设规则库和模式匹配，难以应对新型漏洞及复杂业务逻辑中的隐性风险，且易产生误报和漏报；人工测试虽能深入分析漏洞，但受限于人力成本高、执行周期长，面对海量代码和频繁更新的应用时效率低下。 而大语言模型（LLM）凭借其强大的上…- 4
- 0
-
Data Agent：开启数据与 AI 融合的新时代
在人工智能飞速发展的当下，数据与 AI 之间的协同却面临着诸多阻碍。而 Data Agent 的出现，正为打破这一局面带来了曙光。 一、Data Agent概念 Data Agent 是一种具备自主性的系统，它凭借知识理解、自动规划和自我反思能力来执行数据任务。这一特性让它能够摆脱对人工的过度依赖，自主地完成复杂的数据处理工作。 其目标主要有两个方面。一方面，是弥合数据与 AI 之间的语义鸿沟，包…- 1
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 0
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
重新思考RAG的相关性：相似≠相关
最近，我在阅读一些关于 RAG系统的资料时，发现了一个有趣的现象：RAG 的相关性问题远比我们想象的要复杂。无论是从数据检索的角度，还是从大模型对相关性的理解来看，RAG 的表现都充满了挑战和机遇。 今天，我想和大家分享一下我的思考，希望能给大家带来一些启发，如有不对的地方欢迎讨论交流。 1. RAG 与相关性：不仅仅是向量嵌入当我们谈论 RAG 时，很多人会立刻想到向量嵌入和相似性度量。确实，向…- 4
- 0
-
ToB 增长的残酷拐点：会不会用 AI，才是生死线
真正的穿透式增长从来不是靠一招鲜，而是靠一套体系 —— 让客户看见你、理解你、信任你、愿意为你付钱。图由 AI 生成文｜牛透社编辑｜燕子红衣教主要干掉市场部？市场部成了目前市场环境下的第一个牺牲品？ 除此之外，客户成功团队（CSM）会不会是下一个被 AI 干掉的岗位？ 在 AI 席卷一切的风口下，ToB 行业最讽刺的现状是：人人都在谈增长，真正能跑出来的，却寥寥无几。有人还在幻想靠一个爆款广告、一…- 7
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
- 0
-
麦肯锡：为什么 90% 的工作汇报都是 “无效输出”？
（本文及展示的PPT模板，来自于《麦肯锡思维与图表轻松学》，见文末） 你是否经历过这样的场景： 财务专员小林拿着厚厚的成本分析报告，从各项费用明细讲到数据来源，汇报了十分钟，领导却打断他：“所以这个项目到底能不能盈利？”； 运营岗小陈分享活动方案时，先讲活动流程设计，再谈物料准备，最后才提到 “预计能带来 5000 笔订单”，但领导早已失去耐心。 更让人无奈的是，经常在汇报结束后，汇报者得到的答复…- 6
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
- 0
-
🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
- 0
-
Google GenAI Processors：重新定义实时AI开发架构
文｜祝融 编辑｜郭嘉 <------最重要的是订阅“鲁班模锤”------>构建复杂的AI应用，特别是处理多模态输入并需要实时响应的应用，经常感觉像是在拼装复杂拼图：需要将不同的数据处理步骤、异步API调用和自定义逻辑拼接在一起。随着复杂性的增长，这可能导致脆弱、难以维护的代码。2025年7月，Google DeepMind发布了GenAI Processors，这是一个专为解决这些技…- 3
- 0
-
DASF:可落地，易执行的AI安全框架
随着AI大量使用，对AI的安全担忧越来越多。如何完整梳理AI系统面临的安全风险，及如何消减风险，需要一个完整的系统化的方法论。之前我们介绍过Google的SAIF（Google的AI安全框架(SAIF)）,该框架比较完整，但比较高阶，讲明白了原理，但不够具体，可操作性差。此次介绍 Databricks的安全框架（Databricks AI Security Framework (DASF) ）,非…- 10
- 0
扫码打开当前页
联系我们
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×