AI人工智能 AI圈纷纷传阅,Andrej Karpathy 的最新演讲全文来了 在首届 YC AI 创业学校上,OpenAI 创始科学家 Andrej Karpathy 发表最新演讲,深入探讨人工智能时代软件的三次变革、大语言模型(LLM)的新范式,以及如何重新定义编程与交互,为从业者和爱好者带来重要启发。 硅星人 AI应用LLM个人观点
AI人工智能,个人随笔 五大主流LLM应用平台横评:谁才是AI开发的最优解? 本报告深入分析了当前五款主流LLM应用平台(Dify、Coze、n8n、FastGPT、RAGFlow),从功能特性、适用场景、技术架构与市场定位等多个维度进行对比,旨在为同类产品的开发提供参考,助力团队明确市场方向、制定差异化竞争策略。 wanee AI应用LLM产品分析
AI人工智能 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。 「爱」原生 LLM产品分析大模型
AI人工智能,个人随笔 AI产品经理转型三部曲—技术篇①《LLM和Agent》 本文作为“AI产品经理转型三部曲”的技术篇开篇之作,将深入浅出地剖析大语言模型(LLM)和智能体(Agent)的核心概念、工作原理及其在实际应用中的关键要点。 Goodnight. AgentAI产品经理LLM
AI人工智能,个人随笔 李飞飞对话 a16z:LLM 是有损压缩,世界模型才是真正重要方向,应用远超机器人 近日,李飞飞与 a16z 合伙人展开了一场深度对话,首次公开分享了创办 World Labs 的理念、研究方向与宏大愿景。她指出,语言是一种“有损压缩”的认知方式,而世界模型才是 AI 真正理解并构建世界的关键。空间智能的应用远超机器人,将为工业设计、电影制作、建筑构图、游戏开发等领域带来前所未有的变革。 有新Newin AI应用LLM世界模型
AI人工智能,个人随笔 浅显理解LLM底层技术 大语言模型(LLM)作为人工智能领域的重要分支,近年来在自然语言处理(NLP)方面取得了显著进展。然而,对于非技术出身的人来说,理解LLM的底层技术往往显得晦涩难懂。本文作者通过类比和通俗易懂的方式,深入浅出地介绍了LLM的底层技术原理,包括词元(token)的概念、有监督学习与无监督学习的区别,以及语言生成技术如GPT和BERT的工作机制。 打打泥 LLM大模型技术原理
AI人工智能,个人随笔 大语言模型基础知识分享 大语言模型(LLM)作为人工智能领域的重要突破,正在深刻改变自然语言处理的格局。本文将深入探讨大语言模型的定义、基本原理、优缺点以及其在各个领域的应用。 厚谦 LLM基础知识大语言模型
AI人工智能 1000万上下文+2880亿参数的Llama4,却让DeepSeek们松了一口气 近期,Meta发布了备受瞩目的Llama4系列开源模型,包括Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick和尚未正式发布的Llama 4 Behemoth。本文将深入剖析Llama4的技术亮点与行业影响,探讨其在当前大语言模型竞争格局中的地位与意义。 硅星人 LlamaLLMMeta
AI人工智能 Llama 4 发布:我看到了 DeepSeek 的影子 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)的竞争日益激烈。Meta 最新发布的 Llama 4 模型,以其独特的架构和策略,引发了行业的广泛关注。本文深入分析了 Llama 4 的三大核心特点:采用混合专家(MoE)架构、原生多模态能力以及将大模型作为训练过程的工具。 赛博禅心 DeepSeekLLMOpenAI
AI人工智能 LLM「想太多」有救了!高效推理让大模型思考过程更精简 大模型虽然推理能力增强,却常常「想太多」,回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念,探究了如何帮助LLM告别「过度思考」,提升推理效率。 新智元 LLM技术原理推理大模型
AI人工智能,个人随笔 言变图的“LLM时刻”,还有AI全家桶,Google杀疯了 在生成式AI快速崛起的浪潮中,Google以全新的产品矩阵和技术升级迎来属于它的“LLM时刻”。从文本到图像,从工具到生态,AI全家桶的发布让人们看到技术无边的可能性。本文将带你深入解读这些突破背后的技术逻辑与市场策略,探讨Google如何在AI竞赛中拔得头筹,并展望行业未来的新格局。 鲸选AI AI应用googleLLM
个人随笔 对话Deepseek R1 :随着LLM能力的跃升,类似coze等Agent编排工具是否还有应用价值? 强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值,但这不意味着Agent概念的终结,而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度,传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。 新一 AgentAI应用DeepSeek