编者按： 为什么说 DeepSeekMoE 的“共享专家隔离”设计，既能保留通用知识又能减少冗余？传统 MoE 的专家真的“专精”吗？传统 MoE 专家易“崩溃”，DeepSeekMoE 如何通过“更细粒度的专家分割”让每个专家专注更小领域，解决负载不均衡问题？作者巧妙地用餐厅厨师的比喻，将抽象的技术概念形象化 —— 是聘用一位熟悉多种菜系的...

编者按： 模型在生成长序列文本时，键值缓存占用的显存是否让 GPU 不堪重负？如何在保持模型性能的同时有效降低大语言模型推理阶段的内存占用？每一次模型推理，大量重复计算和庞大的内存占用不仅大幅增加了运营成本，还严重限制了模型的批处理能力和响应速度。多查询注意力机制（MQA）和分组查询注意力机制（GQA）虽能...

编者按： 如何有效地为推理模型编写最佳提示词？对于 OpenAI 推出 O1 和 O3-mini 等这些专为深度推理而设计的模型，传统的提示词工程技巧是否仍然适用？ 我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是：推理模型与传统大语言模型在提示词处理方式上有本质不同，需要采用更简洁直接的提示词策略来充分发挥其优势。文章首先...

编者按： 在使用大语言模型时，如何在保证输出质量的同时降低成本？在众多数据输出格式中，究竟应该如何选择？我们今天为大家带来的文章中，作者通过实际测试给出建议：在某些场景下，相比广泛使用的 JSON 格式，不妨考虑一下其他数据格式，做一些测试，挑选出既能控制成本又能保证稳定性和速度的最佳选项。文章通过对比...

编者按： 提到 DeepSeek，大家可能更熟悉 R1 模型 —— 这款以低成本、高性能和开源特性颠覆行业的语言模型，而今天这篇文章介绍的 DeepSeek Janus Pro，通过创新的架构设计，在性能上超越了同领域的众多顶尖专用模型（Janus-Pro 7B 在图像理解和图像生成两方面都超越了 LLaVA、Dalle 3 和 SD XL 这样的主流选手）。本文深...

编者按： AI 落地又一次迎来拐点了吗？当模型蒸馏技术能以零头成本复刻顶尖 AI 性能，传统巨头的商业壁垒是否已形同虚设？我们今天为大家带来的文章，作者的核心观点是：以深度求索（DeepSeek）R1 模型为代表的高效推理技术，正在颠覆 AI 经济的底层规则，推动行业进入“轻量化革命”时代。文章重点围绕三大话题展开：R1 ...

编者按： 你是否曾经遇到过这样的困扰：在开发基于 RAG 的应用时，实时检索的延迟让用户体验大打折扣？或者在处理复杂查询时，检索结果的不准确导致回答质量不尽如人意？在当前大语言模型应用大规模落地的背景下，这些挑战正成为制约产品竞争力的关键瓶颈。传统 RAG 方案中的检索延迟、准确性波动以及系统复杂度，都在考...

编者按： 还在为训练推理模型烧光算力预算而发愁？当开源小模型遇上数学题就“智商掉线”，如何低成本突破性能瓶颈？传统 RLHF 动辄百万级算力投入，让多少团队在强化学习门前望而却步；格式混乱、逻辑断层、答案偏差——这些模型推理的顽疾是否也在阻碍你的 AI 产品落地？本文深入解析 DeepSeek 团队突破性的 GRPO（群组相...

编者按： 人工智能真的能“推理”吗？我们是否正在用过于狭隘的人类思维，限制了对 AI 推理能力的认知？我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：AI 的推理能力不应被简单地用“人类中心主义”的标准来否定。文章重点揭示了三个关键内容：推理能力的定义应更加开放，不应局限于传统人类思维模式通过多个标准化测试（如 Hell...

编者按： 在构建基于大语言模型的应用时，你是否遇到过这样的困扰：多个 AI Agent 协同工作时，如何确保它们的表现符合预期？如何有效监控它们之间的互动质量？这些问题不仅影响着产品的性能，更直接关系到用户体验的好坏。本文作者基于实际项目经验，深入剖析了 Agentneo、Arize Phoenix 和 TruLens 这三款主流评估工具...

编者按： Devin 真的能像人类软件工程师那样工作吗？作为 2024 年备受瞩目的 AI Agent 产品，它的实际表现如何？我们今天为大家带来的文章中，作者通过一个月的实际使用体验，发现 Devin 在处理简单、明确的编程任务时表现不错，但距离达到初级软件工程师的水平还有很长的路要走。文章详细介绍了 Devin 的使用体验，包括...

编者按： DeepSeek-R1到底有什么特别之处？它为什么能在推理任务上取得如此出色的表现？这背后的训练方法又蕴含着怎样的创新？当我们需要模型处理数学题、编程任务，或是进行逻辑分析时，高质量的推理能力显得尤为重要。然而，传统的训练方法往往需要耗费大量人力物力，这对许多研究团队和企业来说都是不小的负担。今天...

编者按： 大语言模型真的能像人类一样高效处理海量信息吗？我们今天为大家带来的这篇文章，作者揭示了大语言模型在长上下文处理中的技术挑战与未来发展路径。文章重点聚焦于三个关键层面：首先，解析了 Transformer 模型注意力机制的计算成本问题，指出随着上下文长度增加，计算复杂度呈指数级增长；其次，探讨了 Mamba ...

编者按： 人工智能真的已经遇到发展瓶颈了吗？随着 OpenAI、Google 和 Anthropic 等顶级 AI 公司纷纷表示新模型开发收益在减少，这个问题引发了整个行业的深度思考。我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：虽然传统的模型规模扩展策略正在遭遇瓶颈，但这可能正是 AI 发展模式转型的重要契机。文章从多个维度...

编者按： 在大语言模型时代，你是否也在为评估方法感到困惑？当开发周期越来越快，传统的评估思维却步履维艰 —— 新版本刚上线，评估指标就失效了；想要建立长期基准测试，却总是事与愿违；人工评估成本高昂，全自动评估又难尽人意...我们今天为大家带来的这篇文章，作者认为在 LLM 时代，我们需要对评估体系进行根本性的...

编者按： 每天我们都在与各种格式的文档打交道，如何快速准确地从这些文档中提取有价值的信息，如何让 AI 理解文档中的表格、公式和图表，成为摆在我们面前的一道难题。特别是对于从事数据分析、学术研究或法律工作的专业人士来说，手动处理和整理这些文档不仅耗时耗力，还容易出错。一份技术报告中的复杂数学公式，一篇...

编者按： 当 AI Agent 执行长期任务时，如何有效管理和存储它们的"记忆"？向量数据库真的能满足所有 AI Agent 的记忆需求吗？我们今天为大家带来的文章中，作者指出当前主流的向量数据库虽然能够有效处理对话记忆，但无法完全满足 Agentic AI 系统在长期任务执行过程中的多样化记忆需求。文章首先介绍了 Agentic AI 系统...

编者按： 向量嵌入技术真的能像宣传的那样精确地帮助检索和理解信息吗？检索增强生成（RAG）技术的可靠性真的像我们想象的那么高吗？本文揭示了 RAG 技术中最为致命的技术短板 —— 向量嵌入技术的语义匹配可靠性。作者并非停留在批评，而是提供了一个务实的解决方案：将向量嵌入作为搜索结果的优化工具，与传统的同义词搜...

编者按： 在这篇文章中，作者从行业趋势剖析的视角指出：当前 AI 领域正处于一个转折点，其发展虽然不如预期迅猛，但正在朝着更加务实和可持续的方向演进。文章深入探讨了 AI 和数据工程领域的十大关键趋势：从 AI 推理能力的局限性，到流程重于工具的重要性；从 AI 投资回报率的现状，到 AI 普及速度低于预期但领导者在...

编者按： 在构建 AI 助手和智能体时，应该采用怎样的设计模式才能让它们更加高效、可靠？我们今天为大家带来的这篇文章详细介绍了四种设计模式的特点和应用场景：Reflection Pattern 通过自我评估来优化输出和决策；Tool Use Pattern 让 AI 能够调用和整合外部工具；Planning Pattern 将复杂任务分解为可管理的子任务；...

编者按： 在人工智能技术日益普及的今天，企业如何有效地利用 AI 创造价值，而不仅仅停留在开发 Chatbot 的层面？我们今天为大家分享的这篇文章，作者的观点是：企业应该将 AI 应用于解决具体的业务问题，而不是仅仅追随 AI Chatbot 的潮流。本文为我们揭示了 AI 在销售领域的三个创新应用场景。从特征工程到非结构化数...

编者按： "为什么明明选择了最先进的大语言模型，构建的 AI 产品却总是无法达到预期效果？" —— 这大概是今年众多技术团队都在苦恼的问题。从选择合适的商业场景，到组建专业团队，再到技术架构设计，每一步都充满挑战。一个错误的决策，可能导致数月的努力付诸东流，更遑论昂贵的模型调用成本。本文作者凭借近十年的 Web...

编者按： 企业在引入生成式 AI 时，是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区，如何真正发挥 AI 的价值潜力？本文作者提出了一个观点：企业应该首先关注业务流程，而非简单地将 AI 聊天机器人作为万能解决方案。作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用 AI 的具体环节，而不是为了使用 AI 而找寻应用场景。同时作...

编者按： 如何才能打造一个能够灵活应对多样场景、高效执行复杂任务的通用智能体系统？传统的硬编码流程已经无法满足快速变化的需求，而简单的提示词模板又显得过于僵化和脆弱。本文作者详细阐述了从零构建通用 LLM Agent 的七个关键步骤，为读者提供了一个从模型选择、控制逻辑设计到工具集构建、规划后续行动的完整路...

编者按： 大语言模型真的具备推理能力吗？我们是否误解了"智能"的本质，将模式匹配误认为是真正的推理？本文深入探讨了大语言模型（LLMs）是否真正具备推理能力这一前沿科学问题，作者的核心观点是：LLMs 本质上是高级的模式识别机器，而非真正具备逻辑推理能力。首先，作者指出，尽管大语言模型在各类推理能力基准测试...

编者按：你是否曾在优化深度学习模型时感到困惑，明明增加了 batch size，GPU 利用率却没有如预期提升？在实际项目中，这个问题可能导致资源浪费、训练效率低下，甚至影响整个 AI 产品的交付周期。本文作者深入剖析了现代 GPU 批处理的工作原理，揭示了内存带宽与计算能力之间的微妙关系。通过建立理论模型并结合实际实...

编者按： 本文聚焦于分布式去中心化神经网络训练技术，作者系统阐述了在大规模模型训练中提高硬件使用效率的创新方法。文章重点阐述了六种关键的分布式训练技术：数据并行训练：通过将数据 mini-batches 分散到多个 workers，实现并行梯度计算和高效训练。Butterfly All-Reduce：通过创新的数据分割和汇总方法，有效降低...

编者按： 你是否也在思考：当 AI 模型越来越强大时，我们还需要花时间去学习那些复杂的提示词技巧吗？我们究竟要在提示词工程上投入多少精力？是该深入学习各种高级提示词技术，还是静观其变？本文作者基于对 OpenAI 最新 o1 模型的深入观察，为我们揭示了一个重要趋势：就像我们不再需要专门去学习"如何使用搜索引擎"一...

编者按： 当前 AI 技术发展日新月异，多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在 AutoGen、LangGraph、CrewAI 等众多框架中做出正确选择，找出那一个真正适合你需求的多智能体框架？本文作者通过对五大多智能体 AI 框架的比较，提出了一个关键观点：不同的 AI 框架适用于不同的场景和需求，选择的关键在于精准匹配项目特点和...

编者按： 如今，AI模型的上下文窗口正以惊人的速度扩大——从2018年的区区512个token到现在的200万token。这种跨越式发展不仅仅是数字的变化，更代表着全新的应用机会：律师可以让AI快速分析数千页的法律文书，医生能够基于完整的病历做出更精准的诊断，研究人员可以同时处理数百篇学术论文...但问题是，我们如何确保这些...