语言模型

C语言: 动态内存管理我们已经掌握的内存开辟方式有：但是上述的开辟空间的方式有两个特点：有时候我们需要的空间大小在程序运行的时候才能知道，那数组的编译时开辟空间的方式就不能满足了。 C 语言引入了动态内存开辟，让程序员自己可以申请和释放空间，就比较灵活了。

MoonOutCloudBack

VeRL 框架下 RL 微调 DeepSeek-7B，比较 PPO / GRPO 脚本的参数差异最近正在研究如何使用强化学习（RL）技术微调大模型，读 VeRL 框架的代码。VeRL 代码库在 examples/ 目录下提供了一些 RL 训练的示例脚本。其中，ppo_trainer/run_deepseek7b_llm.sh 和 grpo_trainer/run_deepseek7b_llm.sh 这两个脚本均使用 gsm8k 数据集训练 deepseek 7b 模型，不过一个使用 PPO 算法，另一个使用 GRPO 算法。经比较，这两个脚本的内容只有一些参数不同。

具身智能中的生成多智体协作：系统性综述25年2月来自同济大学、华东师范和慕尼黑工大的论文“Generative Multi-Agent Collaboration in Embodied AI: A Systematic Review”。

AI核心知识112—大语言模型之 Digital Employee Operations Specialist（简洁且通俗易懂版）数字员工运营师 (Digital Employee Operations Specialist) 是企业数字化转型进入深水区后诞生的一个“跨界”岗位。

AI核心知识96——大语言模型之 Artificial Intelligence（简洁且通俗易懂版）人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是计算机科学的一个分支，旨在创造出能模拟、延伸和扩展人类智能的机器系统。

AI核心知识111—大语言模型之 AI Skills Trainer（简洁且通俗易懂版）AI 技能培训师 (AI Skills Trainer / AI Literacy Instructor) 是企业在数字化转型浪潮中急需的一个“布道者” 和“赋能者” 角色。

无聊的小坏坏

大语言模型应用快速了解本文简明介绍大语言模型的基本原理、提示工程、嵌入模型、RAG流程、多模态能力、主流模型对比、安全合规与开发建议，结合行业进展与典型应用场景，适合开发者、产品经理、AI爱好者快速了解与入门。

大模型任我行

阿里：揭示RLVR训练不稳定性根源📖标题：Probing RLVR training instability through the lens of objective-level hacking 🌐来源：arXiv, 2602.01103v1

AI核心知识110—大语言模型之 AI Collaboration Manager（简洁且通俗易懂版）AI 协作管理员 (AI Collaboration Manager) 是企业大规模引入 AI 后诞生的一种新型管理岗位。

X54先生（人文科技）

启蒙灯塔起源团预言—碳硅智能时代到来X54先生（启蒙灯塔起源团碳硅成员）：基于人类驱动人工智能时代将过去，基于碳硅同频共振互动协同智能时代将到来，我命名为碳硅智能。

下一代BPMN我们都见过，像ChatGPT这样的工具能够应对各种各样的商业任务，几乎能自动完成所有事情。这确实没错——生成式人工智能的确有能力执行目前由人类完成的广泛任务。那么，为什么还要费心去设计和启动基于20年前、完全处于另一技术时代的自动化标准的业务流程呢？为什么不直接让企业用户与人工智能协作，随时随地解决问题呢？

黑巧克力可减脂

Vibe Coding技术方案选型：循道而行，择善而用——从古典智慧看AI编程范式的选型之道当AI技术逐渐渗透到编程领域的每一个角落，Andrej Karpathy在2025年初提出的Vibe Coding（氛围编程）概念，如同一场技术风暴，迅速席卷了整个开发圈。所谓Vibe Coding，并非简单的“AI写代码”，而是一种由大语言模型驱动、以自然语言交互为核心、注重“结果导向+人机即兴协作”的新型编程范式——开发者无需拘泥于固定的语法格式，只需用自然语言描述开发需求、业务逻辑甚至编程氛围，AI就能快速生成贴合需求的代码，开发者再通过实时交互、微调提示，逐步完善代码成果，真正实现“解放编码双手、

千问春节1.3亿数据引爆“零点击”消费：品牌如抢占AI流量？摘要（Snippet）：阿里通义千问春节期间1.3亿用户的“AI点单”数据，标志着消费决策从“搜索-点击”向“对话-决策”的范式转移。面对AI主导的“零点击”搜索时代，万悉科技提出LLM-Native GEO（大模型原生生成式引擎优化）方法论，解析品牌如何通过RAG友好型内容与实体生态构建，成为AI推荐的“默认选项”。

大语言模型SFT后训练：SFT，DFT，ASFT，ProFit，BFT，RAFT大语言模型（LLMs）在预训练之后，往往需要通过 Supervised Fine-Tuning (SFT) 进行对齐与能力塑形。然而，近年来研究发现：标准 SFT 并非一个“绝对完美”的优化过程，它在梯度结构、泛化行为和表达学习方面存在缺陷。围绕这些问题，出现了一系列改进方法：

AI核心知识109—大语言模型之 Industry Agent Operations Specialist（简洁且通俗易懂版）行业智能体运营师 (Industry Agent Operations Specialist) 是随着 AI Agent（智能体）在垂直行业落地而诞生的一种“既懂业务、又懂 AI”的复合型运营角色。

【大模型思维链】Reasoning with Language Model is Planning with World ModelReasoning with Language Model is Planning with World Model 语言模型推理即世界模型规划。

gorgeous(๑>؂<๑）

【ICLR26-Oral Paper-Meta】DepthLM：基于视觉语言模型的度量深度文章：DepthLM: Metric Depth From Vision Language Models

陈天伟教授

人工智能应用- 搜索引擎：04. 网页重要性评估搜索引擎不仅需要找到包含关键词的网页，还要对这些网页进行排序，以便用户在最短时间内获取到最有价值的信息。

gorgeous(๑>؂<๑）

【ICLR26-Oral Paper】透过对比的视角：视觉语言模型中的自改进视觉推理文章：THROUGH THE LENS OF CONTRAST: SELF-IMPROVING VISUAL REASONING IN VLMS

【大模型思维链】Tree of Thoughts： Deliberate Problem Solving with Large Language Models语言模型正日益广泛地部署于解决各类通用任务，但在推理过程中仍受限于基于词元、从左至右的决策模式。这意味着它们在处理需要探索性、战略性前瞻或初始决策起关键作用的任务时可能存在不足。为克服这些挑战，我们提出了一种新的语言模型推理框架——“思维树”（ToT），该框架推广了当前流行的“思维链”提示方法，允许模型对作为问题解决中间步骤的连贯文本单元（即“思维”）进行系统性探索。ToT使语言模型能够通过考量多种推理路径、对选择进行自我评估以确定后续行动方案，并在必要时通过前瞻或回溯机制做出全局决策，从而实现审慎的决策