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你的大脑真的在被AI“腐蚀”吗？
最近，MIT一份关于“使用ChatGPT是导致认知债务累积”的研究报告引发了不小的争议。不少媒体报道，216页的研究报告直指使用AI可能让大脑降智。“ChatGPT让大脑萎缩47%”等耸人听闻的标题层出不穷，不少AI使用者感到焦虑。然而，仔细研读这份长达206页的研究报告就会发现：媒体的解读很大程度上偏离了核心结论，复杂的科学研究被简化为了非黑即白的断言。实际上，MIT的研究并没有支持“使用AI会…- 6
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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…- 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…- 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…- 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…- 4
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字节跳动的野心：从豆包、飞书到生态，一个万亿巨头的AI进化论
今年3月，微软CTO Kevin Scott接受采访时表达："AI模型本身不是产品，价值只有通过产品与用户需求联系起来时才能体现。" 他提到一个常见现象："有些团队建好了平台、训练好了模型、拉好了算力，然后发现没人用，才开始慌了。" 这就像4G、5G技术很重要，但真正将人与人直接的联系拉近与点燃的是2018年夏天的抖音，模型是基础设施，产品才是引爆点 在这…- 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…- 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…- 5
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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…- 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…- 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…- 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…- 4
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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，…- 8
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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…- 6
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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…- 7
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垂直和领域 Agent 的下一课：上下文工程
💡 目录 💡 01 从一个场景开始，感受上下文工程的魔力 02 提示词->提示词工程->上下文工程的演进 03 上下文工程不等同于上下文 04 构建上下文工程…- 9
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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…- 10
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8分钟了解Deep Research与上下文工程
一句话总结全文：介绍了Deep Research的概念，Spring Ai Alibaba的Deep Research实现以及为什么需要Mem0这种记忆管理框架增强其性能。本文主要以Spring Ai Alibaba的Deep Research项目展开。开源地址：MCP0llxxx2io">https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/t…- 6
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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。量化不仅…- 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…- 8
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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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🧠 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…- 7
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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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🧠 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…- 8
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