在 Transformer 出现之前，处理文本的主流方法是 RNN 及其改进版 LSTM。它们有几个比较头疼的问题。

LLM 蒸馏 (Distillation) 是一种技术，用于将大型语言模型 (LLM) 的知识转移到较小的模型中。其主要目的是在保持模型性能的同时，减少模型的大...

当第一次体验到大模型带给你的惊喜时，你有没有想过，它到底是怎么思考的？你或许忙碌、疲惫，连思考“它是怎么思考的”都来不及去思考。可是在过去的很长时间里，模型参数...

随着大模型技术向各行业渗透，企业在应用过程中面临两大现实挑战：一方面，通用大模型难以保证特定业务场景能力调用效果的可靠性；另一方面，对于AI使用经验不足的企业，...

以Qwen2.5 VL 3B为例，patch_size=14，输入图像按照14 * 14划分成多个patch块。对于尺寸为(H * W)的图像，视觉token数...

虽然两者都以大模型（LLM）为核心引擎，但在控制流逻辑、状态管理及非确定性处理上存在本质区别。本文将通过“智慧旅游规划”这一典型场景，深度拆解两者的技术范式差异...

在 AI 应用的早期阶段，系统设计往往围绕一个核心问题展开： 这个模型，够不够强？

随着 Claude 等大模型逐步进入企业生产系统，越来越多业务开始依赖 AI API 能力，例如智能客服、内容生成、知识问答与自动化流程等。

在我们<u>上一篇文章</u>中，我们探讨了如何通过构建知识库，使得大模型能够从“无状态”变成“有状态”，从而增强其记忆和上下文感知的能力。知识库作为一种让大模...

模型效果不错，接口也能调通，测试阶段一切正常。但当系统进入 真实运行环境，尤其是制造业和医疗行业的核心系统后，问题才真正开始暴露。

摘要：Google 再次刷新了 多模态大模型 的上限。本文将为您权威解读 Gemini 3 Pro 的核心特性（超长上下文、原生多模态），并为国内开发者提供一份...

摘要：2026 年的 AI 战场硝烟四起，Google、OpenAI 与 Anthropic 纷纷亮出核武器。面对 Gemini 3 Pro 的多模态、GPT-...