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AI大模型训练：万字解析“学习率”的奥秘
在 AI 模型训练的复杂流程中，学习率常被视为“最难调的超参数”之一。它不仅决定了模型收敛的速度与稳定性，更深刻影响着最终性能表现。本文以万字长文的形式，系统拆解了学习率的本质、调参策略、常见误区与前沿研究，帮助你从原理到实操全面掌握这一关键知识点。
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在AI智能体的世界里，它们之间是如何沟通协作的？A2A协议，正是揭开这个谜底的关键。本文用通俗易懂的方式，带你深入了解Agent间的“悄悄话”机制，从底层逻辑到实际应用，层层拆解，助你快速掌握这一前沿技术。
为什么网站总是不敢公开排序规则？
在信息爆炸的时代，排序规则决定了用户看到什么，也决定了平台如何定义“重要性”。然而，大多数网站却始终对排序逻辑讳莫如深。本文将从产品机制、商业利益与用户认知三重视角，剖析排序规则为何难以公开，以及这背后隐藏的信任博弈与设计悖论。
一文读懂大模型的心跳：“损失Loss”
你知道AI是怎么“变聪明”的吗？答案藏在一个看似负面的词——Loss。这篇文章用通俗语言讲清楚：损失函数到底是什么，它如何驱动模型学习，又为什么它是所有AI能力的起点。读完，你会对“训练”这件事有全新的理解。
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聊聊让AI“听懂人话”的秘密：意图识别
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RAG全系列之《向量化与向量召回》
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向量库已死、RAG永存：模型进步再次干死过时技术
向量库刚被捧上神坛，就被最新一代大模型一脚踹下。原因很简单：当模型上下文一口气拉到百万 token，召回和排序一次搞定，传统 RAG 架构里的向量检索瞬间成了“多余的中间商”。本文用实测数据告诉你，向量延迟、精度天花板和成本是如何被原生长上下文碾压的——以及，在“模型即检索”的新范式里，开发者该如何重写知识库代码。
万字拆解：RAG已死吗？上下文工程（context engineer）为何为王？
最近看一个播客是 Chroma 创始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的对话，对话的标题就是关于“RAG is dead”的观念，在视频中很明显的说明了原本的RAG的局限性和现在context engnieer的重要性，今天我就想全面分析一下“上文工程”（context engnieer）为什么这么爆火？以及将来RAG的形态到底何去何从……
万字长文，彻底讲透大模型幻觉：从底层逻辑到五大缓解方法
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一文弄懂如何通过AI Agent点外卖
在数字化时代，人工智能技术不断拓展其应用场景，为我们的生活带来诸多便利。本文将带你深入了解如何通过AI Agent（智能体）实现点外卖这一操作。作者以“AutoGLM”这款智能体App为例，详细分享了其操作过程。
