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從零到ChatGPT，大語言模型 (LLM) 是如何煉成的？
從“語言模型”到“類人智能”，ChatGPT的爆火背后，是大語言模型技術(shù)的飛躍與演進(jìn)。本文將帶你穿越技術(shù)迷霧，從基礎(chǔ)原理、模型訓(xùn)練到產(chǎn)業(yè)落地，系統(tǒng)梳理LLM的發(fā)展路徑與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
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如何提升大模型LLM回答的準(zhǔn)確率
隨著 LLM 在各類產(chǎn)品中廣泛應(yīng)用，如何提升其輸出的準(zhǔn)確率，已成為產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)團(tuán)隊繞不開的核心問題。本文將從提示詞設(shè)計、系統(tǒng)架構(gòu)、評估機(jī)制等多個維度出發(fā)，拆解影響 LLM 準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素，并提供可落地的優(yōu)化策略，幫助你打造更可靠、更可控的 AI 產(chǎn)品體驗(yàn)。
一文講透AI智能體“冰山結(jié)構(gòu)”：你看到的是 Agent，沒看到的是系統(tǒng)
智能體不是AI的“新功能”，而是AI的“新物種”。它重構(gòu)了任務(wù)執(zhí)行、系統(tǒng)協(xié)同與產(chǎn)品形態(tài)，背后是一整套認(rèn)知范式的躍遷。本文深度解析智能體的冰山結(jié)構(gòu)，揭示你沒看到的系統(tǒng)性力量。
深入拆解 Agent 原理：LLM+工具+記憶+規(guī)劃
從 LLM 到工具調(diào)用，從記憶機(jī)制到任務(wù)規(guī)劃，Agent 的四大核心能力構(gòu)成了其“類人智能”的基礎(chǔ)，也決定了其在實(shí)際場景中的落地深度。本文將系統(tǒng)拆解 Agent 的底層原理與設(shè)計邏輯，幫助產(chǎn)品人理解如何從技術(shù)組件走向產(chǎn)品能力，構(gòu)建真正可用、可控、可演化的智能體系統(tǒng)。
從零學(xué)習(xí)大模型（15）——大模型評估與 LLM 自動化評估
本文將圍繞閱讀理解、問答、代碼生成、數(shù)學(xué)推理等核心任務(wù)的評估方法展開，探討 Benchmark 如何檢測 LLM 的真實(shí)性、流暢度與幻覺，并揭示如何利用 LLM 自身能力實(shí)現(xiàn)對其他模型 / 任務(wù)的自動化評估。
不懂代碼，如何利用代碼，玩轉(zhuǎn)AI應(yīng)用搭建？
不會寫代碼，就不能玩轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用？未必！本文將以作者在 dify 平臺搭建工程選型應(yīng)用的實(shí)踐為例，拆解 AI + 自動化的真實(shí)落地過程，幫你掌握“讓 AI 寫代碼”的實(shí)操技巧，輕松跨過技術(shù)門檻，搭建屬于自己的 AI 工具。
【本地化部署】Dify大語言模型(LLM) 應(yīng)用開發(fā)平臺【小白教程】
不想連云端也依賴？這份教程手把手帶你把 Dify LLM 應(yīng)用平臺部署到本地，從環(huán)境配置到啟動調(diào)試全流程復(fù)刻，助你在數(shù)據(jù)私有性、系統(tǒng)自控性上實(shí)現(xiàn)真正“自己掌握主動權(quán)”的開發(fā)體驗(yàn)。
大模型評估：初學(xué)者入門（一）
大模型的風(fēng)口已至，但評估卻始終是一道“看不清又繞不過”的門檻。本篇文章將從基礎(chǔ)概念出發(fā)，手把手引導(dǎo)初學(xué)者理解大模型評估的核心邏輯與方法體系，厘清技術(shù)指標(biāo)背后的實(shí)際含義，為后續(xù)深入探索打下堅實(shí)的認(rèn)知地基。
Transformer終結(jié)者！谷歌DeepMind全新MoR架構(gòu)問世，新一代魔王來了
Transformer殺手來了？KAIST、谷歌DeepMind等機(jī)構(gòu)剛剛發(fā)布的MoR架構(gòu)，推理速度翻倍、內(nèi)存減半，直接重塑了LLM的性能邊界，全面碾壓了傳統(tǒng)的Transformer。網(wǎng)友們直呼炸裂：又一個改變游戲規(guī)則的炸彈來了。
AI圈紛紛傳閱，Andrej Karpathy 的最新演講全文來了
在首屆 YC AI 創(chuàng)業(yè)學(xué)校上，OpenAI 創(chuàng)始科學(xué)家 Andrej Karpathy 發(fā)表最新演講，深入探討人工智能時代軟件的三次變革、大語言模型（LLM）的新范式，以及如何重新定義編程與交互，為從業(yè)者和愛好者帶來重要啟發(fā)。
五大主流LLM應(yīng)用平臺橫評：誰才是AI開發(fā)的最優(yōu)解？
本報告深入分析了當(dāng)前五款主流LLM應(yīng)用平臺（Dify、Coze、n8n、FastGPT、RAGFlow），從功能特性、適用場景、技術(shù)架構(gòu)與市場定位等多個維度進(jìn)行對比，旨在為同類產(chǎn)品的開發(fā)提供參考，助力團(tuán)隊明確市場方向、制定差異化競爭策略。
LLM-as-a-Judge，解鎖「LLM評估LLM」新世界
在AI技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，如何準(zhǔn)確評估大型語言模型（LLM）的性能成為了一個關(guān)鍵問題。本文將帶你走進(jìn)“LLM-as-a-Judge”的奇妙世界，這是一種創(chuàng)新的評估方法，通過讓LLM自身來評估其他LLM的輸出，從而實(shí)現(xiàn)高效、客觀的質(zhì)量把控。
