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大模型评估：初学者入门（一）
大模型的风口已至，但评估却始终是一道“看不清又绕不过”的门槛。本篇文章将从基础概念出发，手把手引导初学者理解大模型评估的核心逻辑与方法体系，厘清技术指标背后的实际含义，为后续深入探索打下坚实的认知地基。
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Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
8000字讲解MCP与Function Call、Agent的关系
本文通过讲解MCP解决了什么问题，以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例，对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。
从Grok 4到Kimi K2 “地表最强大模型”到底强在哪？
当“大力出奇迹”仍是铁律，大模型战场迎来两位新王：Grok 4用20万张H100、1.7 TB参数和四智能体协同把数理基准刷到44%，却一脚踏进伦理翻车现场；Kimi K2则以1 TB开源巨兽之姿，率先把“模型即Agent”搬进现实，能帮你订Coldplay门票、写代码、比价机票，却先被算力卡脖子。
Grok-4刷屏了，到底要不要考虑切换基座模型？
Grok-4以其卓越的逻辑推理能力和代码理解能力引发了广泛关注，许多企业和项目团队都在考虑是否要切换到这一新的基座模型。本文将从政务AI项目的角度出发，探讨Grok-4在实际业务中的表现，并结合作者的亲身试用经验，分析其优势与局限。
从“不会做”到“我能做”：C端AI产品真正的价值，不在功能堆砌
有些AI产品功能繁复却无人问津，有些看似简单却能打动用户。关键在于，真正有价值的C端AI产品，不是替用户做事，而是让原本做不到的人能靠自己做成事，这正是其价值核心所在。
字节的豆包居然有了自己的IP宇宙
字节的豆包有着丰富人设和粉丝共创宇宙的IP。从被主播“调教”引发热议，到用户自发进行角色扮演、创作表情包、打造专属“豆设”，衍生出“豆包痛包”等粉丝文化符号，这个有着具象虚拟形象的AI，正悄然构建起属于自己的IP宇宙，成为AI产品IP化的独特样本。
AI infra赛道再现3000万美元大额融资，当数据处理遇上AI，如何重新定义多模态数据的未来
Daft 以 “工具适应数据” 为设计理念，原生支持多模态数据处理，具备无缝扩展、深度优化 AI 工作流等优势，正试图解决多模态数据处理的核心难题。本文将深入探讨 Eventual 的解决方案、技术创新及背后的行业意义，解析多模态数据处理领域的现状与未来。
AI六小虎，胜利大逃亡？
六小虎各自面临着不同的困境，有的在业务聚焦上遭遇不确定性，有的受限于战略摇摆，有的则需应对估值与竞争力的挑战。即便成功上市，技术护城河、商业化效率等问题仍是其不得不跨越的难关，而 AI 四小龙此前的发展历程也为它们敲响了警钟。本文将深入探讨 AI 六小虎的上市之路与未来挑战。
AI独角兽创始人最新警告：48小时没人转发？你的AI产品已经“死了”
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数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究人员发现，在数学题题干中加入与猫相关的无关信息，会让大模型的错误率大幅上升，甚至翻300%。这一现象在推理模型如DeepSeek-R1和OpenAI的o1中尤为明显。研究揭示了大模型在处理无关信息时的脆弱性，也引发了对模型推理能力和鲁棒性的进一步思考。
如何构建高质量AI对话训练数据
在对话类AI产品爆发的当下，如何构建高质量的训练数据，已经成为产品经理、算法工程师乃至标注团队都绕不开的核心问题。本文作者结合一线经验，系统拆解了对话数据构建的关键流程、常见误区与优化策略，是一份兼具技术深度与实操价值的干货指南，值得每一位AI从业者收藏。
