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AI 深度研究（Deep Research）原理解析
编者按：当你在使用 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 时，是否好奇过为什么它们不仅能够回答你的问题，还能主动挖掘相关信息、交叉验证事实性信息，甚至提出你没想到的关联问题？为什么同样是 AI，有些只能机械地重复训练数据，而有些却能进行真正的“Deep Research”？本文详细解析了 AI 研究助手从理解用户查询到答案生成的完…- 4
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毕业季震撼演讲：当AI重塑一切，人类的价值何在？
每到毕业季，各大学府都会迎来一批著名演讲者，他们在各自领域取得成就，受邀登上讲台，为年轻人送上“最后一课”。在充满不确定性的时代，如何保持独立思考？如何找到自己的位置？如何与AI共存并发挥人类独特的价值……演讲者们给出了自己的智慧，谈论了从抓住机会、与合适的人相处到如何看待和运用AI等方面的建议。演讲者：Reid Hoffman（LinkedIn联合创始人、投资人）时间地点：2023年，意大利博洛…- 5
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IBM：AI 转型的核心目标是消除人工环节，而非优化人机交互
过去 100 年间，IBM 见证了无数技术潮流的兴衰沉浮。最终胜出的，往往是那些能提供多元选择的技术。在近日举行的 “2025 VB 全球科技转型峰会” 上，IBM 人工智能平台副总裁阿曼德·鲁伊斯深入阐释了这家蓝色巨擘对生成式 AI 的思考，以及企业用户实际部署该技术的现状。鲁伊斯的核心观点是：现阶段的关键并非选择单一的大语言模型（LLM）供应商或技术。越来越多的企业客户正在系统性摒弃单一供应商…- 4
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万字综述，讲一讲这两年大模型这整个领域到底发展了哪些方面
一、2023年的GPT-4开始唯参数规模论时代的终结1.1 2023年基线：GPT-4范式在2023年初，LLM领域的发展遵循着一条清晰而有力的轨迹，规模决定能力，所以当年的爆火词就是Scaling Laws，更大的参数，更大的计算量，更大的数据规模。这一理念的顶峰体现便是OpenAI的GPT-4，作为2023年当时最先进的AI，GPT-4被呈现为一个大规模的典范，基础架构依然是Transform…- 5
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智能问答大模型“小贵”上线，助力贵州政务服务升级｜案例研究
贵州省人民政府办公厅为提升政务服务水平，推动数字政府建设，与拓尔思合作开发了智能问答大模型“小贵”。该模型基于拓尔思的拓天政务大模型和大模型一体化管理平台，通过多层次架构设计，实现了对政务数据的深度整合与智能化应用。“小贵”已正式上线贵州省人民政府官网，提供包括猜你想问、推荐主题、办事主题等功能在内的智能问答服务。它能够一键触达全省各级政府网站及应用的信息和服务，支持PC端和移动端，显著提升了搜索…- 5
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AI行业需要少一点互联网思维
犹记得互联网高速发展时期，各种杀手级应用层出不穷，从Web时代的各类搜索引擎、BBS，到移动时代的微信支付宝等等。慢慢地，不知道何时开始，我们再也不会费劲去挖掘某个好用但可能很小众的应用了，因为翻垃圾堆的体验真的很糟糕。在这背后，是极致探索的极客精神慢慢转向“互联网思维”。互联网行业成熟期，创业=融资，先做MVP，再投流，饱和式轰炸下圈定一批用户，产品后面慢慢迭代。但由于总有为数不少的阈值比较低的…- 5
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微软上线Deep Research：OpenAI同款智能体，o3+必应双王炸
专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！今天凌晨，微软在官网宣布，Azure AI Foundry中上线Deep Research公开预览版。这是支持API和SDK的OpenAI 高级智能体研究能力产品，并且Azure 的企业级智能体平台完全集成。 Deep Res…- 2
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MCP会是下一个商业范式吗
MCP（Model Context Protocol）最近在AI领域火得一塌糊涂，一些大厂已然是将MCP作为下一个战略了。暂且不谈这么频繁更新战略是否合适，仅就MCP本身而言，它真的能带来范式变革吗？先说结论，MCP确实很有价值，但和下一个范式无关。全文大约1300字，阅读需要3分钟一个考古案例：API先说一个大家都知道的东西：APIAPI大概在10年前在国内开始流行。技术上，简单来说，当有人按指…- 6
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2025年上半年AI行业应用回顾与前瞻：场景篇
不知不觉，2025年上半年又匆匆过去，所谓“搞AI一年，抵人间三年”，这么说来，又增加了一年半的工作经验。本来想着年底再做总结的，但是算算这半年AI的变化已经够得上写一篇系列了，还是写了再说。全文大约2200字，阅读需要5分钟2024年AI产业应用回顾与前瞻：场景篇2024年总结时，我曾按照场景面向的对象不同，将AI产业应用场景分为toB的IT生产力工具，toC的娱乐满足，以及产业AI化三类，目前…- 6
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AI时代，更考验你的知识积累
当人工智能的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，我们正身处一个前所未有的变革时代。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从个性化推荐算法到复杂的数据分析模型，AI技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，深刻改变着我们获取信息、处理问题乃至认知世界的方式。在许多人看来，AI的普及似乎意味着知识的获取变得前所未有的便捷，只需轻点鼠标或发出指令，海量信息便能瞬间呈现在眼前。知识，仿佛从高高在上的殿堂走入了寻常百…- 6
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AI 下半场：拼的不是模型，而是落地
2025 年半年过去，ToB 软件和 AI 产业的热度没有降温，反而显得更 “现实” 了。上周，英伟达领着 CoreWeave 冲刺 AI 基础设施，微软边赚钱边裁员稳住利润，OpenAI 拉着甲骨文建 “星际之门”；一级市场上，法律、客服、采购、合规等垂类 AI 项目融资不断，Figma 冲刺 200 亿美元 IPO，云知声终登港交所。而在产品层面，从华为盘古开源、钉钉推多维模板，到 FileA…- 6
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大模型基础设施异构计算硬件量化误差破局之道——从技术原理到实践优化
【摘要】当前主流大模型的训练过程仍然较为依赖非国产硬件，大模型发布时其参数数据结构通常仍然保持为BF16格式或FP8格式。然而适用于推理阶段的国产计算硬件，尚不能很好地支持BF16或FP8格式，由BF16/FP8转为INT8这一过程中模型的精度不可避免地受到影响，体现为在实际任务执行中准确率下降。如何利用有限的数据和计算资源高效解决这一问题成为我们需要研究的一大难点。本文从技术原理出发，结合实际实…- 10
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我们都搞错了？从Claude Code的火爆，看懂AI交互的本质
文：白苏 图：Mew.Design 20多年前某个夏天的凌晨，空气里满是燥热。网吧里更是混浊不堪，方便面的香味、二手烟的臭味，还有青少年过剩的荷尔蒙，全都粘稠地混合在一起。 CS（半条命）的枪声和兄弟们的呐喊声从不远处传来，但我顾不上这些。我把自己缩在角落最不起眼的那个卡座里，把CRT显示器的亮度调到最低，心跳得像在打一盘赢不了的《星际争霸》。那年我还在上中学，这是我省下一个星期的早饭钱，换来的…- 5
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Anthopic:构建有效的Agent
本文译自Anthropic发布的Building effective Agents（需要魔法)。在研究Agents的过程中将之与Google、OpenAI等关于Agent的文章一起进行比较，学习业界对Agents的不同定位。在过去一年中，我们与数十个团队合作，在各行各业构建大型语言模型（LLM）智能体。我们发现，最成功的实现方案并非依赖复杂的框架或专用库，而是采用了简单、可组合的模式。…- 5
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OpenAI:构建Agent的实用指南
本文译自OpenAI发布的Practical Guide to Building Agents（原文以PDF格式发布)。在研究Agents的过程中将之与Google、Claude等关于Agent的文章一起进行比较，学习业界对Agents的不同定位。OpenAI的这份指南非常侧重于为产品和工程团队提供可操作的建议和最佳实践，目标是帮助开发者构建出能实际运行的Agent。它清晰定义了Age…- 9
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AI产品：从建筑行业实例解析AI Agent
AI Agent无疑是今年最热的词汇之一，但在实际的应用场景中，我发现这个概念已经过度泛化——每个人都在用自己的方式定义和使用它。在最近沟通过的多个SaaS产品分析中，我意识到一个关键问题：如果不能明确AI在产品中的真实定位和作用机制，团队很容易陷入概念之争，而忽略了产品本质的变化。基于这些实践经验，我想分享一些关于AI Agent在产品中真实作用的思考，以我自己比较熟悉的建筑行业的SaaS产品，…- 7
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微软AI特别报告：教育中的人工智能
2025年6月25日，微软发布了《2025 Microsoft AI in Education Report》（微软2025年教育中的人工智能特别报告）；系统总结了AI技术在全球教育领域的最新应用现状、面临的挑战和未来发展的方向。微软连续多年对AI在教育领域的应用做跟踪调研（如：微软研究发现：人工智能对批判性思维的影响）。本报告以2024年为基线，通过全球范围的问卷、案例分析和专家访谈，试图回答：…- 13
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基于Claude code的“上下文工程”实践来了！
“上下文工程”最近真的挺火的，两周前发了一篇概念普及文章，怎么理解PE（提示词工程）应该改名为“上下文工程”？估计大多数人看了都没啥体感，感觉无非又是AI圈造了个新词儿。 这玩意是概念炒作还是真的趋势呢？我个人的判断：绝对是趋势。 不要纠结叫什么，那都不重要，重要的是要尝试去理解到底是什么（What），怎么做（How）。 最近有个基于Claude Code的开源项目叫context-engine…- 11
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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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🧠 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…- 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…- 7
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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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🧠 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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