LLM

过去两年，大模型领域，我们见到无数号称“多模态”的模型，但绝大多数都停留在“能力堆叠”，而不是真正的“感知一致”。 通常的处理方式就是图像模型输出 embed

前段时间，OpenAI 为展示开源诚意，公开了 GPT-oss 的全部模型参数。结果没想到，这件事反倒像一次“体检报告公开”。一些开发者顺着权重数据深挖，反向分析出了模型训练阶段“吃进去”的各种素材，

AI 生成代码工具正在经历一场显著的流行与普及浪潮。几乎每周业界都会有新的工具发布或宣布上线......

六月份参加 Google I/O Connect 和 Google Developer Expert 峰会后，我写过一篇关于 Chrome 内置 AI API 的文章，其中介绍了 Summarizer

Cursor 发布了最新一代 AI 软件开发平台，引入全新的多智能体交互界面，并正式推出自研编码模型 Composer。 新模型 Composer 被描述为一款“前沿模型”。Cursor 声称，它在同

当前的 AI 领域正面临一个我们再熟悉不过的挑战：强大的能力被割裂在不同的工具与界面之中。在 GitHub，我们一直致力于解决这种系统性难题——让 Git 更易用，让代码评审通过 Pull

打标签的时代为什么结束了？ 在推荐系统的早期，世界是用“标签”来描述的。每个用户被贴上“爱美食”“爱旅行”“爱萌宠”的标签，每条内容也被分入“搞笑”“街舞”“Vlog”的类别。系统通过简单的“用户

大模型时代，过去上网查资料，我们大多经历过这样的场景：一边在浏览器里打开一堆网页寻找信息，一边又得切换到聊天机器人窗口去提问。 比如看到一篇复杂的技术文章不太明白，我们可能复制一段粘贴给 ChatGP

9 月 11 日晚，字节跳动正式发布 豆包·图像创作模型 Seedream 4.0。这不仅是一次常规的迭代更新，更是一次针对创作者群体的全面升级： 支持 4K 超高清，推理速度提升超 10 倍，在 A

前两天发了一篇关于《我的疑问：为什么 Anthropic（Claude） CEO 敌意这么大？！》的讨论，引起一些热议，原来 Anthropic 老板最开始也曾是百度海外的实习生；不管怎么说，“百度是

就在昨晚！OpenAI 正式发布 GPT-5，并把它设为 ChatGPT 的默认模型。 这一代的变化不是“再大一点的模型”，而是把快模型 + 深度推理模型 + 实时路由器整合成一个统一系统：能判

在金融风控这一对准确性、可解释性要求极高的领域，我们会发现通用大模型往往"力不从心"。 想象这样一个场景： 某银行的信贷风控系统需要评估一笔企业贷款申请。系统需要分析企业的财务报表、现金流预测、行业风

当所有人都在谈论 AI 如何改变世界的时候，我们却发现一个有趣的现象：拥有 13 亿用户的微信，至今仍然是一个相对"传统"的社交平台。ChatGPT 火了两年，Claude、GPT-4 轮番上阵，但微

从 1980 年的专家系统，到 2023+ 年的大模型浪潮，AI 每十年一次“轮回”，技术更迭，范式切换。我们站在又一次临界点上，必须思考：下一步，到底是什么？ ⏳ 一、40年简史：AI 每十年一次范

Cursor 官方6.30日宣布，其智能编程助手正式登陆 Web 和移动端。开发者无需再局限于本地 IDE，无论是在电脑浏览器，还是在手机和平板上，Cursor Agent 都可以随时随地协助完成编码

2024年，DeepSeek R1 一战成名；2025年，OpenAI 不再嘴硬，终于也开始试探性地“Open”；谷歌一边推进 Gemini，一边推出轻量化的开源多模态 Gemma 系列……AI大模型

注意力就是生产力 大模型的时代，我们意识到“自注意力”这件事情是最宝贵的！模型需要注意力，人更需要！ 对程序员来说，写代码早已不是靠蛮力敲键盘，大模型能帮我们生成代码没错，但更依赖靠脑中的线程稳定运

过去两年，对齐技术像被按下快进键：RLHF 让模型首次听懂“好坏”，DPO 把训练成本打五折，RLAIF 把标注员换成 GPT-4，Constitutional AI 甚至给模型立了一部“宪法”。

学习大模型相关技术，准备写个小应用跑通前后端、调用模型接口、做个简洁的可视化界面，但做到一半就卡住了—— 往往不是卡在代码，而是卡在基础设施。“服务器去哪开？云服务动不动就几百起步”

最近参加一次关于“机器学习理论前沿”的专题讲座，听到了徐宗本院士分享的一段经历，其中提到他在误差建模领域的重要贡献——徐-罗奇定理 这是我第一次系统听说这个定理，但听完后，有种“原来一直在用，却不知道