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在通义App实测Qwen3，这可能是2025年上半年最强大模型
实测阿里开源的Qwen3模型，探索其在逻辑推理、创意写作和代码生成等方面的卓越表现，以及通义App如何让这一强大AI技术变得触手可及。
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AI大模型测评，深度解析最强开源模型Qwen3
前几天，阿里发布了Qwen3的新模型。从数值表现来看已经超越了DeepSeek和一众大模型，但实际表现如何？这篇文章，我们来看看作者的分析。
AI大模型是怎么从一个“小白”到学会人类语言的
大模型从一个“小白”变成一个掌握人类语言的过程称之为“预训练（Pretrain）”，本文尝试用尽量“大白话”的方式描述大模型是如何“预训练”的。
大模型下半场：Agent时代为何更需要开源模型
在生成式人工智能快速发展的当下，开源模型正逐渐成为行业关注的焦点。随着闭源模型的高昂成本和使用门槛逐渐凸显，开源模型凭借其灵活性、低成本和强大的社区支持，正在迅速崛起并展现出巨大的潜力。
从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸Transformer
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）的浪潮中，Transformer架构无疑是近年来最重要的突破之一。它不仅彻底解决了传统循环神经网络（RNN）的健忘和训练速度慢的问题，还开启了大语言模型的新纪元。本文将从机器翻译这一经典任务出发，深入剖析Transformer架构的核心原理，包括编码器-解码器架构、注意力机制的奥秘，以及它如何通过纯注意力机制实现高效的序列处理。
解锁AI潜力的关键钥匙–大模型提示词应该这样写
许多人发现，同样的工具在不同人手中效果却大相径庭。这背后的关键在于提示工程（Prompt Engineering）——一门通过精心设计的提示词来引导AI输出的“魔法语言”。本文将深入探讨提示工程的重要性、技巧和实战应用，帮助你解锁AI的真正潜力，将大模型从“通才”变为“专才”，从而在职场和生活中获得更高质量的AI输出。
国产六大推理模型激战OpenAI？
在人工智能领域，中国正迅速崛起成为全球竞争者。文章探讨了国产六大推理模型如何与OpenAI展开激烈竞争，分析了这些模型在技术、市场和战略上的独特优势。随着国际环境的不确定性增加，国产大模型的全面国产化趋势愈发明显，预示着中国AI产业的自主可控和未来发展的新方向。
浅显理解LLM底层技术
大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要分支，近年来在自然语言处理（NLP）方面取得了显著进展。然而，对于非技术出身的人来说，理解LLM的底层技术往往显得晦涩难懂。本文作者通过类比和通俗易懂的方式，深入浅出地介绍了LLM的底层技术原理，包括词元（token）的概念、有监督学习与无监督学习的区别，以及语言生成技术如GPT和BERT的工作机制。
谁是视觉推理 AI 之王？一场游戏，横评 5 大顶流模型
在人工智能领域，视觉推理能力是衡量AI智能水平的重要指标之一。本文通过一场别开生面的游戏——“网络迷踪”，对五大顶级多模态推理模型进行了横向评测，以确定谁是视觉推理AI之王。
QQ音乐的 AI 化转型范本：一款音乐 App 如何用大模型重构听歌体验？
在音乐流媒体竞争日益激烈的当下，各平台面临着曲库同质化、推荐算法趋同等问题，用户体验逐渐陷入瓶颈。本文将深入剖析QQ音乐的AI化转型路径，探讨其如何通过AI技术解决用户痛点，实现差异化竞争，并为其他内容平台提供可借鉴的AI化方法论。
深度思考2025大模型的发展方向
2025年，大模型技术的发展日新月异，成为人工智能领域的重要推动力。OpenAI、字节跳动、腾讯等科技巨头纷纷推出新的模型更新，推动了视觉推理、多模态融合、工具调用等关键领域的进步。本文将深入分析这些大模型的最新动态，探讨其迭代逻辑以及对AI应用的潜在影响，为关注大模型发展的专业人士提供有价值的洞察。
产品经理可能需要的AI大模型知识·大白话版
本文从非 AI 领域产品经理的视角出发，深入浅出地介绍了 AI 大模型的基本能力、应用场景及开发技巧。文章详细阐述了如何通过结构化输出、工具调用、多模态交互等功能，提升 AI 与产品的契合度，并探讨了模型微调、检索增强生成等优化方法。
