大模型的“涌现能力”：为什么参数到了一定规模就突然变聪明？
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大模型是指参数规模巨大、结构复杂的深度学习模型，通过海量数据训练展现出强大的学习能力和涌现能力。本文从定义、发展历程、特点、分类等方面对大模型进行全面解读，并区分了相关概念，适合技术从业者快速理解大模型基础知识。AI大模型2026/7/12
分类：AI大模型
AI大模型专栏涵盖从GPT、DeepSeek到gemini、Agentic智能体的全方位研究。深度解析RAG架构优化、KV缓存内存瓶颈解决、JSON结构化数据提取及提示工程实践（如Prompt Refiner）。本专栏还关注软件工程师转型AI研发的实用路径及AI安全风险评估，为开发者提供从基础理论到生产级系统构建的完整知识体系。
共 464 篇
DeepSeek 把 AI 推理成本打下来了：大模型八年进化实录
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本文系统回顾了大型语言模型从2017年Transformer架构诞生到2025年DeepSeek-R1发布的关键发展历程，涵盖BERT、GPT系列、ChatGPT、多模态模型及推理模型等里程碑，深入分析了自注意力机制、RLHF等核心技术如何推动语言模型能力跃升，并探讨了DeepSeek-R1对AI产业的高性价比冲击。AI大模型2026/7/12
Inferize推出弹性推理架构，号称又快又省（附内测信息）
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Inferize 正在构建高度优化、弹性的 AI 推理服务，专注于快速高效的 LLM 部署，现已开放等待名单。AI大模型2026/7/12
浙大团队开源《大模型基础》：每月更新的LLM教科书，从Prompt到RAG全覆盖
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本书《大模型基础》由浙江大学LLMs团队编写，采用月度更新方式，系统讲解大语言模型基础、架构演进、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等内容，并配有论文列表。适合大模型初学者和研究者。AI大模型2026/7/9
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从零手撸GPT：中文翻译版《LLMs-from-scratch》开源了
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这是一个对GitHub上《LLMs-from-scratch》项目的中文翻译，包含详细的Markdown笔记和Jupyter代码注释。项目旨在帮助中文学习者从零开始构建大语言模型，涵盖Transformer、GPT等核心技术的实现。所有资源免费开源，提供完整的代码和教材链接。AI大模型2026/7/9
深度实测：GLM-5.2长上下文与Kimi K2.7国际化，差距在哪
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中信建投研报显示，国产大模型GLM-5.2和Kimi K2.7正从通用问答转向企业级工作流，强化代码理解和国际化能力。DeepSeek融资提升产业化预期，微信AI灰度测试预示AI入口向超级应用迁移。算力方面，GPU租赁价格上涨，景气度持续。AI大模型2026/6/23
实测OpenAI API：gpt-3.5和gpt-4差距到底在哪
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OpenAI 的语言模型 API 提供强大的文本理解和生成能力，本快速入门指南展示如何调用接口完成各类语言处理任务，适合技术开发者快速上手。AI大模型2026/6/15
RAG七步工作流：分块做不对，后面全是白费
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RAG通过检索外部知识增强大模型生成能力，核心流程包括知识分块、嵌入、向量存储、查询嵌入、语义检索、重排序和增强生成七步。本文用11张图详细拆解每一步，帮助新手快速理解RAG原理和落地方法。AI大模型2026/6/9
OpenAI有哪些AI模型？2026年GPT-4与GPT-3.5等如何选择
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OpenAI提供多种AI模型，包括GPT-4、GPT-3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex和Moderation等。GPT-4是大型多模态模型，支持文本和图像输入，推理能力强；GPT-3.5系列中的gpt-3.5-turbo成本低且性能好，适合聊天和补全任务。DALL·E可基于文本生成图像，Whisper实现语音识别，Embeddings用于文本相似度计算，Codex专注代码生成，Moderation检测不安全内容。本文为技术人员提供模型选择、功能对比及使用建议。AI大模型2026/5/11
百度文心大模型的核心优势是什么？千亿参数知识增强如何加速企业AI落地？
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Baidu's ERNIE large model is the preferred foundation model for AI development, featuring the world's first knowledge-enhanced billion-parameter model, accelerating industrial intelligent upgrades.
原文翻译：百度文心大模型是AI开发的首选基座大模型，包含全球首个知识增强千亿大模型，以AI大模型为底座，加速产业智能升级。AI大模型2026/5/9
大语言模型怎么用？2026年零基础入门教程（附API调用）
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This article is a comprehensive beginner's guide to Large Language Models (LLMs), explaining their core principles (Transformer architecture, self-attention), prompt engineering basics, and how to call LLM APIs (OpenAI, DeepSeek) with Python examples. It highlights the statistical nature of LLMs, their limitations, and practical tips for effective interaction.
原文翻译：
本文是一篇面向初学者的全面大语言模型（LLM）入门指南，解释了其核心原理（Transformer架构、自注意力机制）、提示词工程基础，以及如何通过Python调用LLM API（OpenAI、DeepSeek）。文章强调了LLM的统计本质、局限性以及有效交互的实用技巧。AI大模型2026/5/9
OpenAI与微软修订合作后，收入分成设上限和AGI条款取消意味着什么？
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OpenAI与微软修订合作协议，引入收入分成上限，并允许OpenAI通过AWS、谷歌云等任何云服务商服务客户。AGI条款被移除，微软投资估值达1350亿美元。收入分成持续至2030年，微软保留非独占知识产权许可至2032年。AI大模型2026/5/8