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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。
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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。
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。
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。
言变图的“LLM时刻”，还有AI全家桶，Google杀疯了
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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。
“（LLM产品）评估”背后，再深一层和两层的关键能力，到底是什么
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。
训练LLMs的过程就像写教科书
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AI做数学学会「动脑子」！ UCL等发现LLM「程序性知识」，推理绝不是背答案
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。
AI 影响最大的行业？LLM 如何让教育产品化
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。
Nature:「人类亲吻难题」彻底难倒LLM，所有大模型全部失败！LLM根本不会推理，只是工具
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。