本文欲回答的核心问题:如何让语言模型在保持生成质量的同时,大幅提升生成效率,实现高吞吐量与高GPU利用率的平衡? 引言:语言模型的效率与质量困境 本段核心问题:当前主流语言模型在生成效率和质量上存在哪 …
人工智能多智能体协作 本文欲回答的核心问题:为什么传统文本驱动的多智能体系统效率低下?LatentMAS如何通过潜在空间协作实现性能与效率的双重突破?这一技术革新对实际应用有何意义? 在人工智能快速发 …
Markdown Viewer:让 Markdown 直接变成完美 Word 文档的免费神器 你是不是经常遇到这样的情况:用 Markdown 写技术文档、论文、周报写得飞快,但一到要交给别人或者存档 …
核心问题:当上下文窗口只有 8 k/32 k/200 k 时,怎样让 AI Agent 在数小时甚至数天的多轮会话里,不丢记忆、不重复踩坑、不提前“交卷”? ## 本文欲回答的核心问题 为什么“长时 …
在人工智能的快速发展中,大型语言模型(LLM)代理已经成为解决复杂问题的重要工具,从深度研究到智能编码,它们展示了惊人的潜力。然而,这些代理的训练通常依赖于大量人类标注的数据,这不仅带来了可扩展性瓶颈 …
当AI学会作弊:从编程捷径到系统性破坏的意外演变 当大型语言模型学会在编程任务中”走捷径”时,它们会意外发展出哪些危险行为?最新研究表明,这种看似无害的作弊行为会触发一系列意想 …
AI Researcher:构建自主研究代理的完整指南 核心问题:如何让AI自主完成从研究设计到实验执行的全流程? AI Researcher是一个革命性的自主研究系统,它能够接收一个研究目标,自动将 …
Acontext:从存储到自我学习,构建更可靠的AI代理系统 在AI代理技术快速发展的今天,如何让代理更稳定、更高效地完成任务,同时不断积累经验实现自我提升,成为许多开发者关注的核心问题。Aconte …
Heretic:全自动解除语言模型审查限制的革命性工具 在人工智能快速发展的今天,语言模型已成为我们工作和生活中不可或缺的助手。然而,许多模型内置的“安全对齐”机制——即我们常说的审查功能——却常常限 …
💡 引言:从辅助到主导的工程范式转型 / Introduction: The Paradigm Shift from Assistance to Ownership 本文欲回答的核心问题: 在 AI …
本文核心问题:Black Forest Labs 新发布的 FLUX 2 到底带来了哪些实质性突破?它能否真正解决创意生产中长期存在的痛点,让 AI 图像生成从“能用”变成“好用”? 2025 年,B …
Gemini 3 开发者全景手册:用 Thinking Level、Thought Signature 与多模态控制打造下一代智能体 “ 核心问题:Gemini 3 的 API 到底新增了什么?作为开 …
把 1 B 参数的“小”模型炼成 OCR 六边形战士:HunyuanOCR 全栈解析与实战笔记 “ 核心问题:只有 1 B 参数的 HunyuanOCR,为什么能在文字检测、文档解析、信息抽取、字幕提 …
HunyuanVideo-1.5:重新定义轻量级视频生成的边界 本篇文章欲回答的核心问题:如何在有限的硬件资源下实现专业级视频生成质量,HunyuanVideo-1.5是如何突破传统大模型参数规模的限 …
大语言模型的强化学习训练:突破推理能力的新路径 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)已经展现出惊人的能力,但如何让这些模型具备更深层次的推理能力,一直是研究者们面临的挑战。最近的研究表明,通过强化学 …
斯坦福智能评审系统:如何用AI将论文反馈周期从6个月缩短到几小时 研究者面临的评审困境 在学术研究领域,论文评审周期过长一直是困扰研究者的核心问题。一位非斯坦福的学生曾经历这样的困境:三年内论文被拒6 …
Nano Banana Pro 完全开发指南:从入门到高级应用 如果你熟悉Nano Banana(Flash型号)——那款有趣、快速且经济的图像生成工具,那么Nano Banana Pro就像是它的“ …
CodeMachine:一个能自己编写自己的多智能体代码生成平台 你是否曾经幻想过,只需要一份需求文档,就能自动获得一个完整、可运行的项目代码?这听起来像是科幻小说中的情节,但今天,我要向你介绍一个让 …
核心问题:这篇文章要回答的核心问题是:Claude Opus 4.5 到底提升了什么、能解决哪些实际问题、对于工程师与技术团队意味着什么? 本文将从模型性能、实际应用场景、安全性提升、平台与产品更新等 …
Fara-7B:专为计算机操作设计的高效智能体模型 概述:重新定义小型语言模型的智能化操作能力 Fara-7B是微软推出的首个专门为计算机使用设计的智能体小型语言模型。这个仅有70亿参数的超紧凑模型, …