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1天前
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英伟达5万亿美元的护城河,Google TPU能撼动吗?
在AI迅猛发展的当下,各头部大厂发起了空前规模的算力军备竞赛,仅Meta、亚马逊、Google、微软四家在今年合计资本支出就接近4000亿美元。 而作为卖铲子的英伟达,以接...
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8天前
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Gemini 3.0发布,但Generative UI更让我眼前一亮
Google昨晚重磅发布了Gemini 3.0,看指标基本碾压了现有的一系列模型。 网上大量的评测文章,这里就不再赘述,在编程领域的真实实力也尚有待深度体验(以前很多模型出...
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19天前
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Anthropic可解释性研究(2):AI能知道自己在想什么吗
上一篇文章的结尾,留了个问题:AI知道自己在想什么吗? 我们能看到AI内部的概念,但AI自己能察觉到这些概念吗?当我们问AI"你在想什么"时,它的回答是真的,还是在编造? ...
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25天前
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Anthropic可解释性研究(1):首次看到大模型内部的数百万个概念
我一直认为,在学习AI的过程中,咱们不仅要学习”术“(各种工具、方法),还要关注”道“。如我在旧文《AI浪潮下的代码与人:程序员的挑战与机遇》中所聊到的,”术“决定我们能走...
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1月前
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Claude Agent SDK实战:打造开源版DeepWiki
前一段时间,Anthropic发布了Claude Sonnet 4.5,日常使用中我明显感觉它编码的稳定性相较于4.0有了显著提升。 同时发布的还有全新的Claude Ag...
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2月前
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从Vibe到Spec:让AI编程更可控的结构化思考
Github Copilot刚推出时,我就有开始使用,目前已是Cursor重度用户,最近也开始尝试使用Claude Code(200美元订阅计划直接拉满)。 从我的实践来看...
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2月前
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最近爆火的Nano-Banana模型,你会玩了么?
Google神秘模型Nano-Banana(Gemini 2.5 Flash Image)爆火!本文通过12个创意案例,从智能换衣、老照片修复到AR特效,全方位展示其强大的...
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3月前
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我是如何快速翻译Google DeepMind出品的《How to Scale Your Model》电子书
去年,我完整翻译了一本英文书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。 这是一本实操性极强的教程,能帮我们深入理解 GPT...
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3月前
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从源码看Google LangExtract如何应对长文本数据挖掘的挑战
本文剖析Google开源神器LangExtract如何从长文档中精准挖掘数据。它借助智能分块、多遍提取与精准溯源三大策略,解决了传统RAG精度不足与LLM上下文限制的挑战,...
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3月前
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GPT 5祛魅时刻:当OpenAI陷入内卷,谷歌已在布局下一个十年
当OpenAI因GPT-5陷入激烈内卷,其创新光环逐渐褪色时,谷歌已将目光投向未来,为下一个AI十年进行战略布局,预示着行业竞争进入新阶段。...
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4月前
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大模型上下文工程之Prefill Response(预填响应)技巧
本文聚焦上下文工程中的Prefill Response技术。面对AI因工具过多而产生的“选择困难症”,该技术通过“遮蔽”而非“移除”的方式,巧妙约束模型行为。它在保证性能与...
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4月前
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大模型上下文工程之Prefix Caching技术详解
本文详解Prefix Caching技术:通过缓存Prompt共享前缀的K/V向量,大幅降低大模型API调用成本与延迟。文章剖析其与注意力机制的联系,并给出核心策略:构建P...
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4月前
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产品级AI应用的核心:上下文工程
本文详解“上下文工程”如何成为产品级AI的核心。它通过为模型系统性地构建记忆、工具与多智能体工作流,打造稳定可靠的信息环境,实现从Demo到产品的关键跃迁。...
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4月前
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如何让Cursor精通鸿蒙开发?
本文教你如何将Cursor调教成鸿蒙开发专家。通过“文档知识库”学习应用框架,再用“CursorRules”固化ArkTS语法与最佳实践,三步即可让AI高效生成高质量的鸿蒙...
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5月前
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深度解读斯坦福AI就业报告:未来哪些工作是“绿灯”,哪些是“红灯”?
这两天读了一篇来自斯坦福的名为《Future of Work with AI Agents》的论文,挺有意思。它似乎想为咱们打工人最关心的问题 -- AI到底会如何影响我们...
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5月前
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搭建一个AI研究团队:我对Claude多智能体深度研究系统的思考与实践
本文深度拆解Claude多智能体系统,并结合具体业务场景,分享了如何搭建一个AI深度研究团队的完整思路。...
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5月前
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谁说AI只会模仿,从Google AlphaEvolve项目看算法的自主创新
AI只会模仿?谷歌AlphaEvolve颠覆认知!它融合大模型与进化算法,让AI自主发现全新算法,从优化谷歌数据中心到实现“自我进化”。AI已不只是工具,更是人类专家的“灵...
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5月前
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AI浪潮下的代码与人:程序员的挑战与机遇
AI写代码越来越强,程序员会被取代吗?本文从评测演进看AI的真实边界,深入剖析其根本局限,并提出程序员在AI浪潮下进化为“AI架构师”与“价值核心”的生存之道。...
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