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中国AI基础设施崛起：美国视角下的中国创新之路
导语2025年5月29日，美国特别竞争研究项目（Special Competitive Studies Project，SCSP）和情报公司Strider联合发布了题为《中国人工智能基础设施激增》（China's AI Infrastructure Surge）的报告。该报告从美国视角出发，深入剖析了中国在人工智能基础设施领域的快速发展，旨在为美国政策制定者和战略利益相关者提供参考。报告…- 6
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国金证券大模型赋能投资研究场景探索
在当前数字化与智能化快速发展的时代，金融领域正经历着深刻的变革。证券行业作为金融体系的重要组成部分，面临着前所未有的机遇与挑战。随着人工智能技术的持续进步，尤其是大模型技术的不断突破，证券行业的智能化发展迎来新的契机。截至目前，至少有30家证券公司相继宣布接入DeepSeek等大模型产品或推进其本地化部署，这标志着证券行业在智能化发展道路上迈出了重要步伐。一、大模型在证券行业应用的挑战大模型在证券…- 4
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聊聊AI应用架构演进
本文通过一条AI应用架构演进的路线（图来自《AI Engineering》），来描述和记录每一次演进增加的架构内容以及概述涉及到的相关技术，从而帮助自己以及有需要的同学按照一定的脉络整理LLM和AI应用快速发展下不断迸发的新设计和新技术，也为后续可能的关于AI应用架构和传统应用架构的异同的主题探讨做些调研。最初的起点最简易的AI应用架构上图描述的应该是最简单的用户和AI的交互方式，从现在的视角看，…- 7
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ChatGPT的记忆系统是如何工作的
ChatGPT 的记忆系统让它在众多大模型应用中脱颖而出。但是，记忆功能目前并未通过 #OpenAI API 向开发者开放。这篇分析文章，旨在更好地理解 #ChatGPT 的记忆系统是如何工作的，以及为什么它的使用体验如此出色。本文分为三部分：1. 逆向分析 ChatGPT 记忆系统的工作方式2. 推测 ChatGPT 记忆系统的技术实现3. 理解…- 7
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Qwen3 嵌入与重排序（技术报告）：复杂指令下的文本处理新能手（万字）
“ 前些天 Qwen3 冷不丁的发布了 Embedding 让人惊喜。已经有小伙伴做了自己业务上的测试，据说挺好用，一起看看它的技术报告吧。”大家好，我是肆〇柒。上网的各位，对网络搜索一定不陌生，当下每天都会有数十亿次查询涌向各大搜索引擎，希望搜索有价值的内容；而在 AI 的 RAG 问答系统里，智能助手努力剖析问题的核心语义，以便从知识库中提炼出贴合需求的答案；推荐系统的背后，算法辛勤…- 6
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上下文窗口错觉：为什么你的 128K token 不起作用
一、当理论容量遭遇现实困境在大语言模型（LLM）的技术竞赛中，上下文窗口长度早已成为各家标榜的核心指标。从GPT-4o的128K到Gemini 1.5的1M，模型厂商不断突破Token容量的上限，仿佛更长的上下文就意味着更强的信息处理能力。然而，这场“军备竞赛”背后却隐藏着一个残酷的现实：模型对长上下文的利用率远低于理论预期。本文将结合最新研究与实践案例，揭示长上下文应用中的“甜甜圈洞”现象（Do…- 7
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大语言模型并非一切：你还应该了解这 8 种不同的 AI 模型类型
2023年，如果你说“AI”，大多数人想到的都是“ChatGPT”。快进到2025年，局面看起来完全不同了。虽然LLMs（大型语言模型）可能点燃了AI革命，但现在我们正深入一个专用AI模型的时代，每个模型都设计有特定的超能力。然而， 人们仍然称它们为LLMs。这就像把每辆车都称为“汽车”，无论它是自行车、卡车还是飞机。当然，它们都能移动，但它们的用途却截然不同。如果你是一名AI研究人员、…- 7
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GitMCP：为任意GitHub仓库文档提供即时MCP服务
你是否遇到过这种情况：凌晨2点在调试一个复杂的新库问题。官方文档零散不全，Stack Overflow上的答案已经过时，而你的AI助手总是建议一些根本不存在的API。听起来很熟悉吧？解决方案GitMCP + Claude Desktop = 再也不用翻找过时文档了。我只花了10分钟设置这个工具，这周就已经为我节省了4个小时。下面是能够彻底改变你开发工作流程的具体步骤。我的真实使用场景昨天，我需要实…- 5
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将AI当模型看，为什么能少走很多弯路？
这个标题对很多读者而言会觉得有点奇怪：“AI（这里特指大语言模型）不就是一种数学模型么，很显然的事有必要拿出来讲么？”有必要，是因为我们常常忘记大语言模型的本质。在我们当前的语境下，因为大语言模型的巨大成功，我们会将其视为一个“会说话的人”，或一个“无所不知的专家”，甚至一个“觉醒的意识体”。我们开始赋予它意志、情绪和判断，亦开始恐惧它的取代、操控和失控。但实际上，大语言模型不过是一个庞大的数学函…- 3
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苹果放王炸！开放大模型访问权、全家桶集成ChatGPT，人人能开发AI应用
今天凌晨，苹果召开了“WWDC 2025”全球开发者大会，并宣布在iPhone、iPad、Mac、Apple Watch和 Apple Vision Pro中集成全新Apple Intelligence功能，以提升用户体验。这些功能包括ChatGPT图像生成、实时翻译、AI视觉、生成表情符号、快捷指令、Workout Buddy等众多实用AI功能。最让人惊喜的一个就是苹果开放了Intel…- 4
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深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
01 / 缘起2025 年的 AI 科技圈，喧嚣依旧，但一个新的风暴眼正悄然形成。当多数人对 Agent 分类还停留在通用和垂类这种按领域适用性划分方式时，一个以技术载体为出发点的新兴 Agent 物种正在悄然形成行业共识——Agentic Browser（智能体浏览器）。从海外备受瞩目的Comet、Dia，到国内Fellou、豆包，以及传统浏览器厂商Chrome、夸克、QQ浏览器。一场…- 3
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一文读懂：MCP Servers架构如何像“操作系统”一样管理你的AI能力？
还记得“能力中台”这个词最火的时候吗？几乎每一家大厂都在讲“构建能力中台，实现业务赋能”。然而几年过去了，真正落地且高效运转的“中台系统”却寥寥无几，许多团队甚至在复盘中发现：传统的“中台”架构设计越用越重、越改越慢，最终成了“能力孤岛”的代名词。那问题到底出在哪？我们有没有更轻、更智能、更灵活的替代方案？今天，我们要带你深入了解一套正在被越来越多 AI 项目采用的新型架构方案——MCP Serv…- 6
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火山引擎：单机部署 DeepSeek-R1 的 W4A8 方案，部署成本减半
DeepSeek-R1 凭借其优秀的深度推理能力，一经推出便在 AI 市场掀起热潮。然而，DeepSeek-R1 包含 671B 的模型参数，基于 FP8 的数据精度，权重显存消耗接近 700GB，单卡 96GB 显存的 GPU 卡，也需要 16 卡进行多卡部署（2 台 ecs.hpcpni3ln.45xlarge 实例），多机推理之间的数据传输效率也面临极大挑战。如何在保证模型性能的前提下，提升…- 5
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AI 智能阅读助手：深入了解 Google NotebookLM 的强大功能
Google NotebookLM 使用指南1. 工具概述Google NotebookLM 是由Google开发的基于AI的文档分析工具，使用Gemini大语言模型处理用户上传的文档内容。该工具的核心特点是仅基于用户提供的源文档进行分析和回答，而不依赖预训练模型中的外部知识库，这种设计确保了分析结果与用户文档的高度相关性。工具定位： NotebookLM定位为&q…- 30
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被 Y Combinator 看中的 AI 公司，如何打造生产级提示词，实现 46% 工单自动化
大多数人对 AI 提示词的理解，还停留在和 AI ChatBot 聊天的水平。但真正的商业 AI 系统，用的是完全不同的方法。Y Combinator S24 投资的 Parahelp[1] 就是个典型例子。Ta 们帮 AI 视频创作平台 Captions 搭建客服系统，7 天就完成部署，实现了 46% 的客服工单自动化处理[2]。同时客户满意度提升了，响应时间缩短了，处理成本…- 3
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Agent设计中，PRD不只是文档，而是“代码”，是上下文，是功能本身。
ABOUTAgent开发过程中，PRD不只是文档，而是“代码”，是上下文，是功能本身。传统软件开发，和AI Agent开发范式差异巨大。这一点，在PRD（产品需求文档）的作用上就能体现出来。PRD (产品需求文档)，描述业务目标、用户需求、功能规格、非功能性需求等。它产品经理对于产品意图的阐述。传统软件，功能是静态的、固化的、边界明确的。一个需求变动通常意味着代码修改、测试、再部署。产品经理要花很…- 5
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「AI实践笔记」看AI驱动下的产品设计
“今天我准备从最近在学习AI产品说起，主要是使用Flowith进行PRD与原型自动化的实践有感”。一.写在前面 如今这个时代AI发展太快，每天都有新的概念，新的工具产生。资讯越多，焦虑想必越多。最近我也在学习AI产品，也在思考应该怎么做？说实话我现在也没有完整的答案。但是俗话说要想设计产品，必先从使用产品开始。今天我们就从使用flowith产品说起，看怎么使用…- 7
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AI大模型上线之路的测评与备案-以Qwen3和DS R1为例
之前写好基模千姿百态，应用繁花似锦，上线备案登记安全保障一个也不能少，总感觉没有到位仍需要优化补充。以两款优秀的国产AI大模型阿里出品的Qwen3和DeepSeek出品的R1为例，进一步梳理LLM上线的合规要求，侧重点在测评和备案环节。总体来看，中国对AI大模型的监管要求包含在对生成式人工智能(AIGC) 的监管模式里，即遵循技术安全、伦理道德、内容可控和数据合规等原则。法律与监管框架1《具有舆论…- 7
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企业怎样高效使用大模型 ：全栈智能体式AI是企业级AI的主要形态
“ 2025年是AI智能体元年，生成式AI是消费级（ToC）和个人级（ToP）大模型应用的主要场景，而全栈智能体式AI（Full Stack Agentic AI)则是“企业AI”（Business AI）的重点发展方向”01—引言去年参观一家大型企业的财务共享服务中心，看到一望不到头的一米长的工位上一个个弯腰曲背的身影, 我突然想起来之前几天参观的一家全自动数字化工厂（“黑灯工厂”），…- 4
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RPA+AI才是爬取公众号的正确方式
最近研究出来了躺着就可以保存公众号的办法了，说白了，就是RPA自动化操作。为什么要保存文章呢有些文章写的确实不错，讲述方法的同时又兼顾有趣在保存文章的时候，我尝试了rsshub，效果不理想。又搜索到了一些GitHub上的一些项目，但是怎么说，我总柑橘不安全，毕竟电脑里面还是有些小秘密的。。。我决定，走最为稳妥的路线手动保存！在重复过多次打开文章，点击插件，保存文章，关闭obsidian，关闭浏览器…- 6
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AI战场，腾讯向左，阿里向右
作为中国两家公开表示「追求AGI」的科技大厂，腾讯和阿里成为了「互联网大厂派」中对AI投入最激进的两个典型案例。这几天，腾讯前脚在北京开了今年的AI产业应用峰会，把主题定位「全面拥抱AI」，阿里云后脚就开了中企出海大会，继续展露全球化的野心。特别是自DeepSeek「掀桌」的三个多月里，腾讯和阿里的共同动作体现在三方面：一是自上而下快速决策承接DeepSeek流量，让这一超级入口「为我所用」；二是…- 4
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逻辑分析的四棵树：看清问题全貌的万能结构
这两天在看朋友孙淑霞老师（公众号“商业分析家suri”）的新书《结构化分析》。里面介绍了非常丰富、系统的问题分析方法。其中在“结构化拆解问题”一章中提到“三棵逻辑树”（WHAT树、WHY树、HOW树）的分析方法，我觉得这个提法很好，有助于我们细致地梳理解决问题的逻辑。本文在三棵树的基础上，补充介绍一棵树（WHAT IF树），同时从我个人的角度谈一谈这些树的“精修”和“画法”，使其表达内容更加丰富。…- 6
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一个关于AI编程/Agent的讨论
TL;DR昨天在一个群里看到一些前端的讨论, 回忆着LAMP php jquery, 似乎又有点梦回1998的感慨... 小时候因为家里的老叔叔要做CAD, 老阿姨要炒股票, 在1997年家里就有了电脑, 里面有一只33.6K的Modem于是很早就接触到了互联网... 其实更早的时候(1993年), 在响应“计算机要从娃娃抓起”的小学里就开始学习LOGO/BASIC编程, 然后初中开始就开始打OI…- 6
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声音克隆革命：OpenAudio S1上线！一句话指令，让AI声优演出你想要的所有情绪！
在声音克隆领域中，如果有情绪变化的需求，一句话两句话可以随意生成，但是如果要生成一段文本呢？ 比如用户已经写好了一段文本，那他对这段话的语气、语速快慢和情绪的表达心里已经有个大概了。 但模型生成出来的声音“方向是肯定对的”，但要抠细节的话肯定没有真人所讲述的真实，比如需要几段情绪细腻的几段话。这时候用户就只能一次次反复尝试，进行“抽卡”，直到出现你比较满意的版本。 现…- 4
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