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Genspark启示录：多智能体混合的超级工程
本文将深入探讨Genspark这家24人规模的公司，如何通过其独特的Mixture-of-Agents（多智能体混合，简称MoA）架构，将多个模型融合成一个完整的系统，实现从“做出更聪明的模型”到“让模型们协作”的范式转变。
AI 训练师入职必备的大模型训练流程，新手也能看懂
你知道ChatGPT背后到底经历了哪些训练流程吗？AI训练师在其中扮演了什么角色？本篇文章用最接地气的方式，拆解大模型训练的三大阶段，带你看懂那些“看不见的幕后工程”。新手也能读懂，老手也能复盘——这是一份真正实用的训练流程全景图。
如何为大模型兜底：产品、工程、组织
为什么你的AI产品“演示惊艳，上线翻车”？不是模型不够强，而是兜底机制没建好。本文试图打破“AI=能力堆叠”的惯性认知，从输入引导、流程控制到输出管理，重新定义大模型产品的设计逻辑与风险边界。
Sora 2 之后，大模型正在吞噬操作系统
从Sora 2到GPT-4V，大模型正悄然改变“操作系统”的定义。本文将从AI原生交互、任务编排逻辑到平台控制权转移，系统解析大模型如何从“应用层”渗透至“系统层”，并探讨AI时代产品经理如何重构能力边界与设计范式。
当大模型厂商发力Coding，Cursor类产品的生死突围
为什么Cursor类产品越来越“像工具”，却越来越难“被用”？本文试图打破“AI编程=效率提升”的惯性认知，从开发者心智、协作流程与模型能力出发，重新定义AI编程工具的价值边界，并探讨它们如何在巨头夹击下完成差异化突围。
超级智能时代，人是不是不用工作了？
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大模型在政务服务 “办事前、中、后” 的场景应用与落地研究
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最新政务大模型应用指引政策解读，我在实践中的三点启示
政务大模型来了！新政策发布后，你真的看懂了吗？从“能不能用”到“怎么用”，这篇文章结合实战经验，提炼出三条干货启示，帮你少走弯路、看清方向。
大模型微调实操：打造领域专家
你是否在用大模型，却总觉得“不够贴合业务”？微调或许是你的突破口。本文将带你从0到1掌握微调实操方法，覆盖数据准备、参数设置与效果验证，让你的AI模型真正“懂业务、会协作”。
