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AI 系统架构的演进:LLM → RAG → AI Workflow → AI Agent
作者 | codelink 编译 | 岳 扬 AI Agent 是当前的一个热门话题,但并非所有 AI 系统都需要采用这种架构。 虽然 Agent 具有自主决策能力,但更简单、更具成本效益的解决方案往
深度剖析 Claude 4 的系统提示词(保留提示词原文,并提供译文)
作者 | Dan Cleary 编译 | 岳扬 我一直觉得,在这些大语言模型公司中,Anthropic 是最重视提示词工程的那个。它是目前唯一一家在聊天界面(Claude.ai)上公开支撑其模型运作的
构建 AI 护城河的六大常见误区分析
本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Shaili Guru 编译 | 岳扬 在上一篇文章中,我分享了“AI Moat Pyramid”框架,企业团队可以用它来构建真正的人
告别提示词工程,「上下文工程」才是 AI Agent 的核心竞争力
作者 | Philipp Schmid 编译 | 岳扬 上下文工程(Context Engineering)是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从“提示词工程”(prompt en
能否将扩散模型思想应用于 LLMs 领域?大型语言扩散模型(LLDM)详解
作者 | AI Papers Academy 编译 | 岳扬 在这篇文章,我们将对《Large Language Diffusion Models》这篇论文进行解析,介绍首个基于扩散模型的 LLM,该
「DeepSeek-V3 技术解析」:DeepSeek-V3-Base 预训练阶段解析
作者 | Shirley Li 编译 | 岳扬 这是 DeepSeek 系列文章的第五篇,也是首篇聚焦 DeepSeek-V3 [1, 2] 训练流程的文章。 如下图所示,DeepSeek-V3 的训
GenAI 时代,数据唾手可得,但真正的挑战已经转变...
作者 | Vikram Sreekanti and Joseph E. Gonzalez 编译 | 岳扬 回到 2010 年代,大数据曾风靡一时。正如那句名言(部分引用——此处不展示全文)所说:"ev
面对开源大模型浪潮,基础模型公司如何持续盈利?
本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享。 作者 | Devansh 编译 | 岳扬 生成式 AI 已在诸多领域带来了较大的生产力提升,但显然其潜力尚未被完全释放。这项技术蕴含着巨大的商
驳“RAG 已死”论:上下文窗口扩展≠RAG 终结
本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Skylar Payne 编译 | 岳扬 每次新的大语言模型问世,标题党总遵循着固定套路:“百万 tokens 级别上下文窗口的新模型
模型蒸馏:“学神”老师教出“学霸”学生
作者 | Wei-Meng Lee 编译 | 岳扬 Photo by 戸山 神奈 on Unsplash 如果你一直在关注 DeepSeek 的最新动态,可能听说过“模型蒸馏”这个概念。但究竟什么是模
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