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作者 | Andrej Karpathy 编译 | 岳扬 2025 年是大语言模型（LLM）发展势头强劲、进步显著的一年。以下是我个人认为值得关注且略感意外的几项“范式转变”，这些改变技术格局的概念性

作者 | Dave Friedman 编译 | 岳扬 大多数人谈起 AI 算力市场，脑海里浮现的是云计算那套：把稀缺的硬件封装成一个 API，按用量计费，开出账单，再加点调度算法的“魔法”，然后去融一

AI 套壳应用究竟只是“调个 API 就上线”的投机产物，还是隐藏着被忽视的创业机会与产品逻辑？今天我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：“AI 套壳产品”不应被简单贬低，其能否持续生存取决于它

作者 | MyClone Engineering Team 编译 | 岳扬 在 MyClone.is，我们的使命是打造真正个性化的数字人格。我们通过检索增强生成（RAG）技术，为每位用户构建一个内容丰

作者 | Sawyer Hood 编译 | 岳扬 三年前，“使用大语言模型”还意味着把一大段文字粘贴到聊天框里，然后期待能收到些有用的东西。如今，我们让智能体对接代码库、操控浏览器，允许它们自主运行并

作者 | James Akl 编译 | 岳 扬 CUDA 的术语存在严重的多重含义问题：“CUDA” 一词本身至少指代五种不同的概念，“driver” 在不同上下文中含义也不同，而各种工具报告的版本号

作者 | Phuoc Nguyen 编译 | 岳扬 在过去三年中，大语言模型（LLMs）的上下文窗口已从几千个 token 扩展至数十万量级 —— 在某些系统中甚至达到数百万。Gemini 2.5、C

作者 | Bhavishya Pandit 编译 | 岳扬 像我们这样的大语言模型，多少有点“养尊处优”。我们钟爱庞大的参数规模、海量的内存和强悍的 GPU。但当有人试图在手机或配备低性能 GPU 的

当大模型的算力需求呈指数级增长，GPU 还是唯一答案吗？在 AI 硬件军备竞赛愈演愈烈的今天，是否存在更高效、更专精、甚至更具颠覆性的替代方案？