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AI 上新｜我让 AI「偷窥」了我的屏幕，它有机会变成我第二个大脑
AI 助手，向着「低调实用」方向发展。作者｜张勇毅编辑｜靖宇几周前，我为了一份行业深度文章的撰写，在堆积如山的数据分析文件和浏览器标签页中挣扎了整整两天。 那种感觉，就像在自己的知识库里溺水——你明确地记得看过某个数据、某段论述，却无论如何也无法在信息的洪流中重新定位它。 我们早已习惯了这种数字时代的「失忆症」，也习惯了将希望寄托于 AI。我们像一个耐心的饲养员，不断地在应用之间复制、粘贴、切换，…- 4
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MemOS：一个为AI系统设计的记忆操作系统
今天，我们要深入探讨一个可能会重塑我们与AI交互方式的重磅研究。你是否曾感觉，尽管今天的大语言模型（LLM）能力超凡，但在记忆力方面却像个“金鱼”？它们在长对话中会忘记之前的约定，无法真正记住你的偏好，更别提持续更新知识库了。这种“失忆症”极大地限制了LLM成为真正智能助手的潜力。为了解决这个问题，来自MemTensor、上海交大等机构的研究者们提出了一项极具开创性的工作——MEMOS（Memor…- 8
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技术总结之RAG用于文档信息抽取及多模态大模型两阶段训练范式
今天是2025年7月9日，星期三，北京，晴 我们来看几个问题，一个是AG竞赛总结及用于信息抽取的实现范式，看看目前怎么解。 另外，再看看大模型训练相关轮子指引，包括多模态大模型训练的两阶段范式以及其他头部模型的训练指引，东西越来越多，温故而知新。 最近的趋势：轮子与解决方案同质化之下，业务know-how更加为上。 一、RAG竞赛总结及用于信息抽取的实现范式 1、SIGIR 2025 LiveRA…- 5
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【速读版】Agent不同设计范式 vs 模型上下文长度
0. 背景：内存枷锁与Agent架构的演化 LLM（大语言模型）与Agent的 核心矛盾在于： “任务所需信息量” > “模型可持有上下文窗口” 当LLM的上下文窗口有限（如1M tokens），Agent系统必须通过外部“上下文管理策略”来弥补记忆短板。四大范式正是为此而生。 一、 单体线性循环：极简可靠的工匠范式 系统轮廓 +-------------------------------…- 5
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🧠 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…- 5
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如何在 Elasticsearch 中构建你的智能 AI 助手？
在微服务、容器化和云原生架构的推动下，现代系统产生的日志量正以指数级增长。面对 TB 级的日志数据，传统的“人工排查 + 固定规则告警”方式已经显得力不从心。日志查不准、异常发现慢、响应效率低等问题，正在不断侵蚀系统的稳定性与运维效率。 本文将带你探索一种全新的思路：如何基于 Elasticsearch 快速构建一个具备自然语言理解能力、异常检测和安全威胁识别能力的智能运维 AI 助手 。我们将围…- 5
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🧠 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…- 6
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AI大模型落地最后一公里：RAG？
对于一个旨在处理特定领域内容的专属智能体来说，其最终的生产力价值，几乎完全取决于其背后私有知识库的质量和处理水平。 尝试做过一些智能体，上传过私有文档，但召回质量都达不到预期，不停地尝试和踩坑，不同的平台不管是开源的还是在线的，上传pdf文档，提取文档，建立索引，然后提问，大模型返回的内容总是失望，经过N次尝试总是达不到预期的效果，根本原因都还是落到了RAG。 一、大型语言模型（LLM）与私有知识…- 7
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RAG不好用？那是你没用对，不妨从这5个方面做一下调整！
↑↑↑ 点击关注，分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具前几天发表一篇文章到底是用RAG还是大模型微调，你只需要看这几点，有位读者朋友觉得创业公司搞RAG是自欺欺人，这观点我不太赞同。我认为，RAG的效果不见得比微调差，而且真正使用RAG的公司要远远多于大模型微调。 RAG最大优势在于无论是在搭建部署方面还是在后期维护以及成本方面都非常有优势。对于中小企业来说，有这一点就足够！ 如果你的RAG效果不…- 10
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提示词能力：短期是刚需，长期是辅助
前几天看到一篇讨论市场上各种AI产品的文章，作者从交互方式聊到了提示词工程，最后重点提到了AI产品设计的核心在于系统性构架思维，个人比较认同其中的部分观点，故摘取整理了其中一些观点，分享给大家。 原文名称：《Are we designing AI products all wrong？》 地址：https://uxdesign.cc/where-should-ai-sit-in-your-ui-1…- 4
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打破局限！RAG在视觉模型中的应用。
在人工智能领域，计算机视觉系统正迎来一场前所未有的变革。过去，这些系统虽然擅长识别物体和模式，但在处理上下文和推理方面却显得力不从心。如今，随着检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术的引入，计算机视觉系统正在突破传统限制，变得更加智能和高效。今天，我们就来深入探讨RAG如何为计算机视觉带来翻天覆地的变化。 一、什么是RAG，它为何对计算机视觉如…- 5
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Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
近期关注AI行业动态的人士应该能观察到一个趋势，基础模型训练领域正日益呈现出寡头垄断的特征，而AI应用创新的前景和空间依然开阔，令人兴奋的AI应用层出不穷。一个完整的AI应用系统中常常包括三个主要角色：用户、AI Agent、外部工具，AI交互系统的核心之一是解决这三个角色之间的通信问题。 本文针对Agent框架的三个主流协议进行介绍，包括MCP协议——解决AI Agent和外部工具交互问题；A2…- 4
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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
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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…- 4
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Jina Embeddings v4 的量化感知训练
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。 量化（Quantization）正是破解这一矛盾、实现规模化应用的关键技术。量化是一种常用的神经网络模型压缩技术，本质并不复杂：通过把高精度的小数四舍五入成更粗的整数，主动牺牲一部分精度，换来模型体积的大幅缩减。 量化…- 6
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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…- 9
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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…- 5
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