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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

在人工智能迅速发展的今天，如何有效评估大语言模型（LLM）产品成为了产品经理的重要课题。本文将深入探讨评估 LLM 产品背后的关键能力，强调业务认知和理想产品形态的“画面感”对于成功评估的重要性。

大模型都是通过数据进行训练的，对不懂的人来说，以为大模型的训练过程很神秘。其实不然，作者的观点是：其实就和写教科书一样，有背景、例题和练习题。这篇文章，我们就来学习一下。

LLM在推理时，竟是通过一种「程序性知识」，而非照搬答案？可以认为这是一种变相的证明：LLM的确具备某种推理能力。然而存在争议的是，这项研究只能提供证据，而非证明。

在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，其中教育领域尤为引人注目。随着大型语言模型（LLM）的兴起，个性化教育的愿景似乎触手可及。本文深入探讨了AI技术如何重塑教育行业，特别是LLM在教育产品化中的关键作用。

最近，Nature上的一项研究，全面驳斥了LLM具有类人推理能力的说法。研究者设定的「人类亲吻难题」把7个大模型彻底绕晕。最终研究者表示，与其说LLM是科学理论，不如说它们更接近工具，比如广义导数。