大模型

如果说 GPT-5 是一位理性的工程师，那么 GPT-5.1 Instant 就像是那位既懂逻辑又会聊天的朋友。它延续了 GPT-5 的高准确性，同时在语气、理解力和指令执行上都有明显提升。

最近，Hugging Face 发布了一篇罕见的超长技术博客——超过 200 页的《Smol 训练手册》。

最近Kimi K2 Thinking 在国内外AI圈引起了不小的轰动，它以“思考（thinking tokens）+ 长序列工具调用” 为核心设计理念，并提出训练与推理策略。

在多模态浪潮加速的 2025 年，美团再次交出了一份令人惊艳的答卷。 继 LongCat-Flash-Chat 与 LongCat-Flash-Thinking 之后，LongCat 系列迎来了新成员

Kimi最近提出了Kimi Linear，这是一种混合线性注意力（Hybrid Linear Attention）架构。

这道题表面上问“特征对齐”，其实考察的是你对多模态表示学习（Multimodal Representation Learning）的理解深度。

这其实是一个非常典型、但又容易被忽略的问题。很多人知道 CLIP、BLIP、Flamingo、LLaVA 这些模型“能理解图文”，但很少去想图像是一张二维矩阵，文本是一串一维 token 序列.

过去几年，AI 让我们见识了语言理解的奇迹。ChatGPT 能写文章、Midjourney 能画画，但让机器真正理解并预测世界，还需要更深一层的智能——那就是「世界模型」（World Model）。

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。容器化（Docker）与云原生正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动扩缩的能力。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有相当的差别

近几年，人工智能尤其是大模型的爆发式发展，让算力、存储、网络等基础资源的需求呈现指数级增长。传统的IT基础设施虽然支撑了互联网时代的业务运行，但面对AI训练和推理的超高计算密度、海量数据吞吐也力不从心

在智能代理开发领域，随着多智能体系统和工具集成的普及，我们经常会遇到两个概念：模型上下文协议（MCP）和Agent2Agent 协议（A2A）。他们到底有什么区别，又各自有什么用呢？

在过去几年，人工智能的发展让单个智能体已经能完成越来越复杂的任务，比如写文章、做数据分析、甚至协助编程。但当任务变得更复杂、需要多个智能体分工协作时，我们就会遇到一个问题：不同智能体之间怎么有效沟通？

在大模型快速发展的今天，我们经常会听到一个词：Agent（智能体）。简单来说，Agent 就是一个基于大模型的“智能助手”，它不仅仅能回答问题，还能记住上下文、进行任务规划、调用外部工具.

在现代 AI 系统中，语言模型不仅可以生成文本，还可以直接调用外部功能或服务。这种机制被称为 Function Calling。Function Calling 的原理、工作流程是什么呢？

在大模型快速演进的浪潮中，模型参数量、推理速度、通用能力已经不再是唯一的竞争维度。真正决定大模型商业价值的，是它能否在具体行业场景中稳定、高效、安全地落地运行。

本文将带你走进大模型评估的“方法论核心”，从指标拆解到技术路径，全面梳理业界常用的评估框架，帮你建立一套可落地、可复用的评估体系。

过去几年，大语言模型（LLM）像火箭一样发展，从几亿参数到千亿参数，从只能写几句短文到能写论文、写代码、画插图、做科研。它们的能力令人惊叹，但也让一个新问题浮出水面——它到底靠不靠谱？

随着大模型在企业场景中广泛应用，Serverless 架构因其按需弹性伸缩、免运维管理和成本优化的特点，成为大模型落地的理想选择。

在大模型应用和推理系统中，性能优化是关键环节。无论是 LangChain、vLLM 还是 RAG 系统，架构设计、推理策略和资源调度都会直接影响延迟、吞吐量和成本。