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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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我读了Claude Code的51万行源码(下):那些让我皱眉头的工程债
上一篇文章发出去之后,有不少朋友来问:这代码真的有那么厉害吗?Anthropic不是有100多亿美元的融资吗?代码质量应该很高吧? 我只能说——这个问题本身就暴露了一个常见误解:融资多不等于代码写得好
我读了Claude Code泄露的51万行源码,发现Anthropic在造一个"AI操作系统"
事情的起因 2026年3月31日,安全研究者 Chaofan Shou 在推上发了一条不起眼的帖子: 翻译成人话:Claude Code 的完整 TypeScript 源码,51.2万行,1903个文
从零开始构建一个推理模型——使用预训练好的 LLM 生成文本
本章内容包括 为使用 LLM 搭建代码环境 如何使用 tokenizer 为 LLM 准备输入文本 使用预训练 LLM 进行文本生成的逐步过程 用于加速 LLM 文本生成的缓存与编译技术 在上一章中,
从零开始构建一个推理模型——理解推理模型
本章内容包括 在 LLM 语境下,“推理”具体指什么 LLM 的常规预训练与后训练阶段 提升 LLM 推理能力的关键方法 推理与模式匹配有何不同 为什么我们要从零开始构建推理模型 欢迎来到大语言模型(
人类反馈强化学习实用指南——基于奖励建模的策略训练
在上一章中,我们讨论了 RLHF 的作用,以及如何通过多种方式将人类反馈纳入进来,以对齐 AI 策略并加速训练。其中一种非常实用的方法,是利用人类反馈训练一个奖励模型,再用这个奖励模型来引导智能体训练
人类反馈强化学习实用指南——人类反馈在强化学习中的角色
在本章中,我们将把关注重点转向人类反馈在强化学习(RL)中的作用,并从更宏观的角度来审视这一主题。在上一章中,我们已经说明了:与传统 RL 方法(例如 Q-learning)相比,带有人类反馈的强化学
人类反馈强化学习实用指南——强化学习导论
本书讨论的是如何让 AI 智能体与人类意图保持一致。过去二十年间,AI 能力呈指数级提升,而机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习以及强化学习(Reinforcement Learning,RL
Multimodal Lakehouse,不只是‘多模态 + 湖仓’
Multimodal Lakehouse,不只是“多模态 + 湖仓”:它到底在补哪条 AI 数据底座的断层? 这两年,很多团队一边在做多模态 RAG、视频理解、内容检索、Agent,一边又在补同一类基
AI Agent 创业,到底该往哪走?——方向、机会、陷阱与落地路径的深度拆解
为什么 Agent 创业看起来机会满地,真正下手时反而更迷茫 AI Agent 市场在 2025 年达到了 78.4 亿美元,预计 2030 年会突破 526 亿美元(41% 复合增长率)。CB In
AI 数据工程,究竟在重构什么?——一篇讲透 AI Data Engineering 的深度研究
为什么大家都在聊模型,但真正决定成败的是数据工程 一个典型的场景:团队花三个月搭了一套 RAG 系统——接了向量库,调了 embedding 模型,prompt 打磨了十几版,demo 环节效果惊艳。
Context Engineering 深度拆解:Agent 时代真正的胜负手
一、先讲清楚:Context Engineering 到底是个啥 2025 年 6 月,Shopify CEO Tobi Lütke 发了一条推:"我真的很喜欢 'context engineerin
我用了半年 OpenAI Codex,来聊聊这玩意到底行不行
〇、开篇先泼盆冷水 先说结论:Codex 很强,但没有任何一个 AI 编程工具是银弹。 社区里最真实的声音是这样的:有 Hacker News 用户吐槽"Codex 有时候会标记一个看起来很合理的数据
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——理解 Deep Agents
在本章中,我们将深入讨论 Deep Agents。Deep Agents 指的是这样一类 agent:它们有能力、真正有用,并且被设计来执行多种任务,尤其是那些需要在多个步骤中持续推理与行动的长时程任
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——使用 Claude Code 桌面版
在本章中,你将学习如何在 Claude 桌面应用中使用 Claude Code,如何在本地模式与云端模式之间切换,以及如何借助 Git Worktrees 并行运行多个编码 agent。你会看到:如何
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——理解 Agent Skills
Agent skills 是 Anthropic 团队在 2025 年 10 月引入的一种机制,用来扩展 AI agent 的能力。Skills 允许把能力打包成结构化单元,其中既可以包含自定义工作流
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——创建与自定义输出风格
输出风格(Output Styles) 是 Claude Code 中最强大、同时也最容易被低估的功能之一。它们定义了响应是如何被组织和呈现的,本质上是在塑造用户与模型之间的通信协议。 本章将探讨输出
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——使用 Claude Code 子智能体
在本章中,我们将探讨 Claude Code 的 subagents(子智能体) ,以及它们如何支持更结构化、可扩展的工作流。我们会先理解 subagent 是什么、它们与 Claude Code 主
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——Claude Code 规划模式与多智能体工作流
Agentic coding workflow 的效果,高度依赖结构、规划与受控执行。随着系统变得越来越复杂,工具和自动化能力不断增多,如果仍然依赖临时式(ad hoc)的 prompting,就会明
使用 Claude Code 进行 Agentic 编码——使用 Claude Code 与 GitHub 自动化你的开发工作流
在本章中,我们将深入讨论 Claude Code 与 GitHub 的集成。这项集成涉及一系列配置步骤,包括安装 GitHub CLI、把它配置到 Claude Code 工作流中,以及选择 Clau
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