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实测完主流大模型编程与Agent能力，我发现了。。。
今天，苍何将通过一系列实测案例，带你深入了解这些主流大模型在实际应用中的表现。从可视化欧拉恒等式到设计带有动画效果的天气卡片，从创建《木兰辞》的动态页面到电商产品详情页管理工具的开发，这些测试将全方位展示各模型的能力。你将看到它们在代码质量、UI设计、多模态分析等方面的优劣。
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大模型应用心得：深钻研不如广应用。
在大模型时代，技术的深度固然重要，但真正释放价值的，往往是“广度”的应用。作者以亲身实践为线索，分享了从“钻技术”到“用技术”的心路转变，揭示了大模型落地过程中常被忽视的认知误区与应用策略。
AI Agent智能体的“超能力”之源——大模型与工具生态
你以为智能体只是聊天机器人？其实它背后是一套复杂的工具系统与任务调度机制。本文结合真实案例，拆解如何构建具备执行力的 AI Agent，为产品人和技术团队提供一份可落地的构建指南。
如何运用大模型构建AI面试官
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Token的成本下降10倍，但大模型公司却离盈利越来越远
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Open AI重磅论文：不会胡说八道的大模型不是好的大模型
你以为AI“胡说八道”是缺陷？OpenAI最新论文却指出：适度的“幻觉”可能是创造力的源泉。本文深度解读这项研究背后的逻辑，重新定义我们对大模型“准确性”与“有用性”的认知边界。
OpenAI的新论文，为什么被业内嘲讽是营销？
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当大模型在聚光灯下“口吐莲花”时，很少有人注意到：是谁在暗处拉紧缰绳——让ChatGPT拒绝回答敏感话题，让推荐算法只推送“安全”内容？从RLHF的奖励标签，到平台审核的“黑词库”，再到开源社区的“价值观对齐”补丁，一套隐形驯化机制早已悄然运行。本文带你揭开：谁在定义“正确”？谁在塑造AI的三观？当技术看似中立，真正被训练的，也许是我们所有人。
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随着 LLM 在各类产品中广泛应用，如何提升其输出的准确率，已成为产品经理与技术团队绕不开的核心问题。本文将从提示词设计、系统架构、评估机制等多个维度出发，拆解影响 LLM 准确率的关键因素，并提供可落地的优化策略，帮助你打造更可靠、更可控的 AI 产品体验。
知识蒸馏：让AI模型更聪明高效的秘密
知识蒸馏，作为一种“以小博大”的模型压缩技术，正在悄然改变这一格局。它不仅能让轻量模型继承“老师模型”的智慧，还能在推理速度、部署效率上实现质的飞跃。本文将深入解析知识蒸馏的原理、应用场景与实践难点，带你理解这项技术如何成为AI工程师手中的“降维打击”利器。
动态知识从RAG到Context Engineering
RAG（检索增强生成）曾是连接外部知识与模型能力的关键桥梁，但随着业务复杂度提升，它的局限也逐渐显现。Context Engineering 的出现，正在重新定义“知识注入”的方式——从检索到构造，从拼接到理解，让上下文成为真正的生产力。本文将带你梳理从 RAG 到 Context Engineering 的演进路径，揭示背后的技术逻辑与产品思维，帮助你在构建智能应用时少踩坑、快落地。
