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LLM-as-a-Judge，解锁「LLM评估LLM」新世界
在AI技术飞速发展的当下，如何准确评估大型语言模型（LLM）的性能成为了一个关键问题。本文将带你走进“LLM-as-a-Judge”的奇妙世界，这是一种创新的评估方法，通过让LLM自身来评估其他LLM的输出，从而实现高效、客观的质量把控。
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在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但其能力边界也逐渐显现。如何让AI真正“用工具”、获取实时数据并执行复杂任务？MCP（模型上下文协议）应运而生。本文将用通俗易懂的语言，为你揭开MCP的神秘面纱。
大模型应用平台架构与核心功能全景解析
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彻底搞懂A2A——AI世界的「TCP/IP」
谷歌近期发布的Agent2Agent（A2A）协议，被视为AI世界的“TCP/IP”，这一开放标准旨在让不同平台、不同开发者开发的AI智能体能够跨平台、跨生态系统对话与协作。A2A协议的出现，不仅为AI智能体之间的协作提供了通用的“沟通法则”和“协作规范”，更是有望解锁AI未来的无限可能性。
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作为近年来三维计算机视觉和图形学领域最具革命性的突破之一，NeRF（神经辐射场）以其从稀疏二维图像中重建出照片级真实感三维场景的能力，迅速吸引了学术界和工业界的广泛关注。本文从AI+3D产品经理的视角出发，深入解析了NeRF技术的核心原理、独特优势、当前局限以及前沿应用前景，希望能帮到大家。
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UC Berkeley团队提出新方法Intuitor，让AI通过自身置信程度优化推理，无需外部奖励。该方法提升模型在数学推理和代码生成等任务上的表现，降低“奖励黑客”风险，展现多任务泛化优势，为大模型强化学习提供新思路。
从“对话记忆”到智能交互：AI多轮对话的技术探索
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在当今数字化时代，大语言模型如ChatGPT、豆包、DeepSeek等以其强大的语言理解和生成能力，深刻改变了我们的生活与工作方式。它们仿佛拥有了“数字大脑”，能够快速精准地回答各种问题，从学术理论到生活琐事，无一不能应对自如。然而，你是否好奇过，这些大模型究竟是如何“听懂”人类语言的？它们背后的训练机制又隐藏着怎样的奥秘？
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阿里Qwen3发布：性能超R1、o1，成本仅R1的1/4，融合思考与非思考模式
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主流 AI 生成 3D 技术流派辨析：Text-to-3D, Image-to-3D 与 NeRF 应用概览 (AI+3D 产品经理笔记 S2E02)
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