大模型 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

总结：模型为什么越来越像人，而你为什么会在意这一点

大模型的每一次进化，背后都是人类经验的深度编码。从预训练的基础语言理解，到SFT的行为规范，再到RLHF的情感分寸，这条技术链的本质是人类如何将自己的沟通逻辑、价值判断和社交规则系统化地注入AI。本文将揭示大模型训练过程中那些看不见的人类‘脚手架’，以及它们如何塑造AI的行为边界与人格特质。

青蓝色的海

AI训练 DPO RLHF

AI

2026 用 AI 多赚一份收入：我帮你把国内能走通的 12 条路都拆开了

2025年，AI变现不再是玄学，而是可复制的工作流重构。从网文创作、短剧生产到本地商家赋能，12条已验证路径揭示：普通人靠国产AI工具赚钱的关键，在于将AI嵌入“人机耦合”的闭环流程，用20%的人类判断撬动80%的自动化产出。

LU晨昕

AI应用副业大模型

AI系列（五）：两个切面看懂智能体对手的真面目

在AI智能体时代，竞品分析若还停留在“界面好不好看、功能多不多”，就注定只能看到冰山一角。真正的较量藏在看不见的地方：模型架构如何取舍？数据喂养是否精准？推理控制能否兜底？商业模式是否可持续？本文提出——AI竞品分析的核心不是找差异，而是找因果，并从“表象（功能/体验/商业）”与“内里（模型/数据/控制/复制）”两大维度，构建一套穿透式分析框架，助你真正看懂对手的底层逻辑。

健壮的大姐姐

RAG 商业模式大模型

AI,个人随笔

SFT：教会模型“按人类方式说话”的核心训练

大模型的“性格”并非天生，而是通过SFT（监督微调）训练塑造的。训练师通过写示范答案、挑错改写、制定规则等方式，教会模型如何像人一样交流。本文将带你深入了解SFT的过程和重要性。

青蓝色的海

AI应用 SFT 大模型

AI,个人随笔

大模型是如何被训练出来的？从预训练到后训练的一次性讲透

大模型从“学认字”到“学做人类偏好”的成长之路，是如何一步步训练出来的？本文带你了解从预训练到后训练的全过程，以及训练师在其中的关键作用。

青蓝色的海

AI应用产品分析后训练

AI

中美大模型“登月路”：谷歌与月之暗面的这一年

在AI 2.0时代的激烈竞争中，谷歌和中国的月之暗面通过技术革新实现逆袭，Gemini 3和Kimi K2 Thinking模型的成功突显了技术红利的重要性，两家公司都在不断挑战AI技术的边界。

光锥智能

Gemini 大模型技术革新

AI

DeepSeek V3.2：一场“成本革命”，如何用开源重塑AI权力版图

当AI能力的竞争从“军备竞赛”转向“效率革命”，一家中国公司正用开源和十倍成本优势，将顶尖AI从“神坛”拉入“寻常百姓家”。这不是一场单纯的技术升级，而是一次对行业商业模式的降维打击

饼屋

DeepSeek 大模型开源项目

AI,个人随笔

什么是MCP模式？AI 从业者必备的 “底层思维工具”

大模型再聪明，也干不了“查数据库”“调支付接口”这种活？MCP（Model Context Protocol）正成为AI落地的关键桥梁——它让LLM从“纸上谈兵的军师”升级为能指挥真实工具、访问私有数据、执行闭环任务的“智能指挥官”。当通用智能遇上专业执行，企业级AI才真正开始“动手干活”。

伍德安思壮

Agent MCP 基础知识

AI

做了22年上市公司 CEO 后，他融资1030万美元去做一件"疯狂"的事

当别人还在用AI模仿“你”的声音，Uare.ai 已经在复刻“你”的思维。前 LivePerson 创始人 Robert LoCascio 押注 Human Life Model，打造只属于你的私有 AI——不靠通用大模型幻觉补全，不懂就坦白说“我不知道”。这不是数字替身，而是你专业能力的 24/7 延伸。

深思圈

AI产品大模型数据主权

AI,个人随笔

论文精读——DeepSeek-R1 ：强化学习，如何让模型学会思考？

这是论文精读系列之deepseek专题，今天分享deepseek上个月在国际权威期刊《Nature》杂志发表的封面文章《DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》，中文《DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力》。