数据智能老司机

事情的起因 2026年3月31日，安全研究者 Chaofan Shou 在推上发了一条不起眼的帖子： 翻译成人话：Claude Code 的完整 TypeScript 源码，51.2万行，1903个文

本章内容包括 为使用 LLM 搭建代码环境 如何使用 tokenizer 为 LLM 准备输入文本 使用预训练 LLM 进行文本生成的逐步过程 用于加速 LLM 文本生成的缓存与编译技术 在上一章中，

本章内容包括 在 LLM 语境下，“推理”具体指什么 LLM 的常规预训练与后训练阶段 提升 LLM 推理能力的关键方法 推理与模式匹配有何不同 为什么我们要从零开始构建推理模型 欢迎来到大语言模型（

在上一章中，我们讨论了 RLHF 的作用，以及如何通过多种方式将人类反馈纳入进来，以对齐 AI 策略并加速训练。其中一种非常实用的方法，是利用人类反馈训练一个奖励模型，再用这个奖励模型来引导智能体训练

在本章中，我们将把关注重点转向人类反馈在强化学习（RL）中的作用，并从更宏观的角度来审视这一主题。在上一章中，我们已经说明了：与传统 RL 方法（例如 Q-learning）相比，带有人类反馈的强化学

本书讨论的是如何让 AI 智能体与人类意图保持一致。过去二十年间，AI 能力呈指数级提升，而机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习以及强化学习（Reinforcement Learning，RL

Multimodal Lakehouse，不只是“多模态 + 湖仓”：它到底在补哪条 AI 数据底座的断层？ 这两年，很多团队一边在做多模态 RAG、视频理解、内容检索、Agent，一边又在补同一类基

为什么 Agent 创业看起来机会满地，真正下手时反而更迷茫 AI Agent 市场在 2025 年达到了 78.4 亿美元，预计 2030 年会突破 526 亿美元（41% 复合增长率）。CB In

为什么大家都在聊模型，但真正决定成败的是数据工程 一个典型的场景：团队花三个月搭了一套 RAG 系统——接了向量库，调了 embedding 模型，prompt 打磨了十几版，demo 环节效果惊艳。