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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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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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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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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…- 5
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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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…- 2
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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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…- 2
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生成、并购、竞速：ToB AI 有下半场吗？
从 Lovable 七个月干出 8000 万美金，到英伟达一年翻倍市值破 4 万亿，再到飞书、钉钉、阿里、腾讯一个个把 AI 办公工具卷到细胞级自动化，ToB AI 的赛道已经没有观众席，谁都得下场跑。 一边是初创团队 35 个人就能跑出传统科层制 1/5 的开发周期，一边是巨头们花几亿美金挖人、买技术、抢芯片，还顺手把 “生成即用” 从 PPT、表格做到视频、原型和浏览器，连写周报都要 AI …- 5
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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…- 3
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Agentbase 协议：记忆、任务与系统重构的三部曲
本文来讲讲我提出 Agentbase 的来龙去脉，探讨其核心要素，会催生哪些新的职业，以及对每个人的新机遇。 让我用 Dead poet society 中的一句话开篇：Carpe Diem, seize the day boys, make your lives extraordinary. That the powerful play goes on, and you may cont…- 11
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在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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中顺洁柔CIO杨森林：决策AI实战，不生成图文，只生成利润
这几年的AI热潮里，生成式AI显然得到了更多关注。相较而言，决策式AI的叙事有点低调。相比于看得见的图文、视频生成结果，决策式AI的成果更多藏在我们看不到的地方。 比如一盒平平无奇的纸巾，从工厂生产出来再历经仓储、运输、经销、售卖、结账成交，最终来到你的手里，整个环节里，哪一条运输路线是最优选择？在哪些超市上架更容易被目标消费者买到？在上海应该怎样定价？在四川攀枝花又该怎么定价？&nbs…- 5
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深度解读 ｜ 麦肯锡：全球企业使用生成式AI调研报告
2025年3月，麦肯锡对全球1491名企业高管及员工进行的调研，旨在调研企业使用生成式AI的情况，并发布了调研报告《The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value（企业如何重塑组织结构以释放生成式AI价值）》。这篇调研报告为大家揭示了全球企业实际使用生成式 AI的现状和问题，点击阅读原文可以下载报告。 本文对报告的核…- 4
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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，包括数据…- 9
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
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【深度】一文看懂Grok 4及“多智能体内生化”的AI新范式
就在几天前，马斯克的xAI正式发布Grok 4大模型，号称世界最强AI。我们团队这几天仔细研究了Grok 4相关的研究资料，有一些新发现，对未来AI产业趋势及算力展望具有一定价值，遂整理成此文，用一篇文章的篇幅给大家介绍清楚Grok 4的发展脉络。核心要点：Grok 4的核心创新是在训练阶段引入多智能协作，即“多智能体内生化”OpenAI o1实现了“思维链内生化”；Gemini实现了“多模态内生…- 6
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Context Engineering（上下文工程）是 AI Agent 成功的关键吗？
前段时间 OpenAI 的前研究员 Andrej Karpathy 提出一个新的名词：Context Engineering。他将 LLM 比作计算机的处理器（CPU），而其上下文窗口则相当于内存（RAM）。最近看到一篇发表在 langchain 博客里面的文章：Context Engineering（链接见文末），让我对这个概念的理解更加深刻。 上下文工程（Context Engineeri…- 5
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
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