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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…- 1
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 2
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AI在企业落地：为什么90%的项目都卡在了这4个坎上？
大家好，我是雪励姐，企业数字化转型顾问，个人核心竞争力+转型教练，用20年外企500强总监经验陪你思维提升、认知破局、高情商沟通——不灌鸡汤，只给能用的‘生存干货’ 💡点击下方关注公众号，陪你共同成长，少走十年弯路。 这两年，AI成了企业圈的“热词”。老板们开会必提“AI转型”，供应商的PPT里全是“大模型赋能”，连刚毕业的实习生都在聊“提示词工程”。 但热闹背后，有太多企业：花了几百万上AI项目…- 3
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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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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 2
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Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
尽管AI Agent的记忆能力正受到越来越多的关注，但现有的解决方案本质上仍存在局限性。大多数方案依赖于平面化、狭窄的记忆组件，限制了它们个性化、抽象化以及可靠回忆用户特定信息的能力。MiRIX对话窗口为此，提出了MIRIX，这是一个模块化的多智能体记忆系统（Multi-Agent Memory System），通过解决该领域最关键的问题——让语言模型真正具备记忆能力——重新定义了AI记忆的未来。…- 5
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蓝色光标：未来一年，AI视频生成能力是突破重点
7月26日-28日，2025世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议在上海世博中心和世博展览馆举办。作为中国科技创新面向世界的重要平台，WAIC 2025以“智能时代 同球共济”为主题，覆盖人工智能安全治理、大模型创新应用、算力新基建、Al for Science、开源开放、新型工业化等前沿议题，全面展现AI技术前沿、产业趋势与全球治理的最新实践。 期间，蓝色光标CEO潘飞出席WA…- 2
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解读gork的思维链：gork怎么处理问题分解？
作为grok的粉丝，我经常使用这个模型，随着使用经验的增长，我发现grok在处理问题分解这方面还是有着 一定逻辑的，以下是根据grok的表现和推理过程得出的些许个人看法： 一、问题分解的理论框架 在Grok中，问题分解是思维链工程逻辑的核心组成部分，其目标是将复杂任务拆解为可管理的子问题，从而降低推理难度并提高解决效率。理论上，这基于以下原则： 分而治之（Divide and Conquer）：将…- 5
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一键切换不同的 Claude Code API
现在提供Claude Code的第三方API实在是太多了，最近测试发现切换环境变量还挺麻烦，所以写了一个小工具，直接一键切换，目前支持k2，qwen coder，qlm，以及支持Claude Code所有的第三方。 AI编程高效开发指南 ccc的全称是Claude Code Configuration Switcher，安装使用很简单。 第一步：下载ccc源码 https://pan.quark.…- 6
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Higress ，助力企业构建私有 AI 网关和 MCP 市场
Higress 为 Agent 开发、LLM API 管理，提供易用、可靠的集成服务。已支持 100 多种大语言模型和版本，提供开源和云上商业化版本。在 AI 应用快速发展的当下，如何高效地将存量数据服务与新兴的模型调用需求对接，成为企业和开发者关注的焦点。 AI 网关能够将外部调用不同大模型的请求，通过统一的调用方式转发到内部对应的大模型上，使得后端模型调度更加灵活；Higress AI 网关支…- 2
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大模型应用落地的关键一步：评估体系的构建（业务导向的多级测试体系）
如火如荼的大模型应用落地，其系统设计中不可或缺的一环便是科学、可落地的评估体系。 这不仅是指引效果迭代的依据，更是项目顺利交付的基石。 因此，一套完善的评测框架至关重要。 其核心在于：业务方需根据自身客户诉求与实现难度，设计类似GAIA的多等级定制化测试集；而交付方则需确保在双方约定的、固定数据集上的整体准确率达标。 可评估性与Benchmark挑战 评估AI Agent的能力比评估单轮问答的LL…- 5
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 1
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