LLM

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

突然就想来个梳理，25年又过去了一半，当下，大模型最新、最热的概念有哪些？ 不妨一起来看看看👀 DeepSeek 模型蒸馏带来的颠覆 过去一年，大模型的体型越来越大，OpenAI、Google、Ant

在强化学习、图神经网络甚至大模型应用的各类论文中，TSP、CVRP 和 FFSP 这三组缩写几乎屡见不鲜。它们是组合优化问题中的经典基准测试集，广泛用于验证优化算法、神经策略甚至 AI 规划系统的性能

组合优化问题一直是工业界的经典难题。无论是旅行商问题（TSP），还是车辆路径规划（CVRP）和柔性车间调度（FFSP），一旦规模扩展，传统算法就会力不从心。 启发式搜索虽然仍在发挥作用，但面对高维度、

我们写代码的时候，到底最需要什么？ 自动补全？当然好，但不是关键 查文档？太慢，常常上下文不对 重构提示？理想状态是自动 refactor 而不是“建议 refactor” 但说到底，我们需要的是

短信，从曾经的日常对话，变成了今天只在收验证码、收通知时才偶尔想起的工具。我们不再用它聊天，但它却以另一种方式，继续默默留在了每一部手机里——像一条永不熄灭的应急通道，安静又顽强。 为什么传统短信衰落

最近，我跟团队落地了一个基于 Python 的 AI Web 应用项目，终于让我体会到，大模型与实际业务融合远比简单调用 API 更复杂，也更值得深究。 很多人觉得“大模型接入业务”不就是简单调用接口

我们搞 AI+ 系统，搞各种 AI 加持的自动化流程，搞大模型训练和对接，搞知识库融合、函数调用、RAG 检索、Agent 编排……搞到后来，有时候真觉得：越搞越荒诞。 为啥？ 因为你会发现，工

背景 每到月初、季末、年终，一项让人心累的工作总是如期而至——批量填表、批量制文档。 数十上百份，数据千头万绪，一边小心翼翼对着源数据，一边机械地复制粘贴，不仅枯燥，而且极容易出错。

现在的节奏你应该感受到了： 大模型能生成代码、部署脚本、CRUD 界面，甚至能帮你生成一整套微服务架构。看起来开发门槛变低了，但实际上，技术栈扩散的速度却越来越快。

DeepSeek-R1 宣布在亚马逊云科技 Bedrock 上全面上线，作为无服务器（Serverless）的完全托管服务。这意味着开发者和企业无需管理任何基础设施，就能通过一个 API 调用