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大模型时代的三巨头—Grok、ChatGPT与Gemini深度解析原文AI浪潮下的新范式：大模型崛起 2025年标志着人工智能领域的一个重要里程碑，多款大型语言模型（LLMs）的发布极大地推动了AI在推理、多模态处理和可扩展性方面的发展。这些模型不仅代表着架构上的重大突破，也预示着AI系统将变得更加强大、情境感知能力更强，响应也更加迅速。埃隆·马斯克将当前AI的飞速发展形容为一场“智能大爆炸”，这表明AI的能力正在超越简单的聊天机器人功能，开始深入解决各个领域的复杂问题。

BERT：双向Transformer革命 | 重塑自然语言理解的预训练范式本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

柠檬豆腐脑

Trae-Agent中LLM Client深度分析在之前的文章，我们分析了Trae Agent整体执行思路和LLM是如何调用内置工具的一些细节。还有一块内容我觉得是有必要了解到，就是Agent对于LLM客户端的封装，毕竟每个供应商提供的LLM使用方式都有些差异，Agent需要将差异性封装起来，使我们使用LLM时使用一个统一的LLM Client对象就可以和LLM进行交互了。

在努力的韩小豪

如何从0开始构建自己的第一个AI应用？（Prompt工程、Agent自定义、Tuning）在创建AI应用之前，你需要明确应用的目标，确定AI Agent的功能，以及它将如何与用户交互。问题示例：

【手搓大模型】从零手写GPT2 — Attention前文我们讲述了 token Embedding和position Embedding，不过embedding从本质上依然是关于token自身的向量。一旦训练结束，embedding就是固定的weights了。我们需要引入一种新的机制，去关注token与token之间的依赖关系，也就是token所处的context。

【手搓大模型】从零手写GPT2 — EmbeddingWhat I cannot create, I do not understand.—— Richard Feynman

小Lu的开源日常

AI模型太多太乱？用 OpenRouter，一个接口全搞定！在当今AI技术爆炸式发展的时代，大型语言模型（LLM）无疑是科技界最耀眼的明星。从 OpenAI 的 GPT 系列到 Anthropic 的 Claude，再到 Google 的 Gemini，市面上涌现出各种功能强大、各有千秋的模型。然而，这种繁荣也带来了一个让开发者头疼的问题：LLM生态系统的碎片化。

【Langchain】超详细构建Langchain架构下的MCP与Agent智能结合体在实现causalchat功能的时候，遇到了需要反复调用不同的工具的场景，如果只有一个mcp服务，那么也许不需要agent智能体的构建，但是如果一旦加入rag等复杂功能的实现，谁先谁后就不能在代码中进行硬编码了，为此我们将实现一个agent架构相关文章：【MCP】小白详解从0开始构建MCP服务端全流程【RAG+向量数据库】小白从0构建一个rag和向量数据库demo

AI 系统架构的演进：LLM → RAG → AI Workflow → AI Agent编者按：当前 AI 系统建设中的一大痛点是：盲目追求先进技术而忽视业务实际需求，导致系统过度复杂、成本高昂、可靠性差。许多团队在 Agent 热潮中迷失方向，不知道何时该用简单的 LLM，何时需要 RAG，什么场景下才真正需要智能体。

柠檬豆腐脑

Trae-Agent 内置工具深度解析工具系统本质上是 LLM能力的外延，让AI能够与真实世界交互，执行具体的操作任务。在我之前的认知中，LLM只是输入一堆文字后，再吐出一堆文字的东西。但是有个工具后，事情变得不一样了。这让我们编写一个可以与外界充分交互的Agent成为可能。

深度剖析Manus：如何打造低幻觉、高效率、安全可靠的Agentic AI系统原文在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，Agentic AI（智能体AI）正成为产业界和开发者关注的焦点。而在这股浪潮中，Manus 作为一个备受瞩目的大模型智能体产品，以其卓越的性能和使用体验脱颖而出。那么，Manus究竟拥有哪些核心技术，使其能够迅速成为全球热点？今天，我们就来深度剖析Manus背后的技术奥秘。

大模型炼丹术(七)：LLM微调实战：训练一个垃圾邮件分类器截止到现在，我们已经完成了LLM的整体架构搭建，是时候使用它来做一些下游的任务了。我们所构建的LLM是GPT2，官方开源了它的预训练权重。如果只是使用GPT2实现文本续写等功能，可以直接加载预训练模型并进行推理。

LLM的魔法揭秘：神经网络在当今人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT 系列、DeepSeek 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，着实令人惊叹。这些模型为何如此智能？其实，这背后的关键力量便是神经网络。今天，我们就来探讨一下 LLM 背后的神经网络基本原理。

跟着 Nanogpt 实践 TransformerFunction describes the world.( 非常喜欢的一句话 )每个 token 定义三个语义 embedding：query / key / value，对输入序列每个 token query embedding 和（输入序列中）每个 token key embedding 计算点积 ( 计算相似度 )，经 softmax 转换成概率后与 ( 输入序列中 ) 每个 token value embedding 向量相乘得到代表当前 token 的新向量。如此，不包含上下文的 static

全面刷新榜单，“全球最强 AI” Grok 4 评测：真实实力与局限性解析2025 年 7 月 10 日，全球 AI 领域再次迎来一场震撼级的技术革新。埃隆·马斯克旗下的 xAI 公司，在这一天正式向世界揭开了其最新一代大型语言模型 —— Grok 4 的神秘面纱。xAI 大胆宣称 Grok 4 是“全球最强大 AI”，并用一系列令人咋舌的基准测试成绩，强有力地支撑了这一论断。

大模型炼丹术(六)：别只会用Greedy！6种主流LLM解码策略全面解析，附适用场景在使用训练好的LLM进行自回归预测下一个token时，我们会选择预测序列中最后一个token对应的预测tensor，作为解码操作的对象。

LLM系统性学习完全指南这篇文章将系统性的讲解LLM（Large Language Models, LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐技术（如RLHF）、高效微调（如LoRA）、检索增强生成（RAG）以及智能体（Agents）等高级主题。最后

可观测性用观测云

OpenLLMetry 助力 LLM 应用实现可观测性大语言模型（LLM）的应用广泛且极具创新性，它通过强大的自然语言处理能力，为多个领域带来了深刻的变革。在内容创作方面，LLM 能够生成高质量的文案、故事、诗歌等，为作家、广告商和创意工作者提供灵感和辅助创作工具。在教育领域，它可以根据学生的学习进度和需求，生成个性化的学习材料和辅导内容，提升学习效果。在医疗行业，LLM 可以辅助医生解读病历、分析症状，甚至生成初步的诊断建议，为医疗决策提供支持。此外，LLM 还广泛应用于智能客服，能够快速响应用户问题，提供精准解答，提升客户满意度；在金融领域，它能够分析市

字节跳动安全中心

当AI智能体学会“欺骗”，我们如何自保？来自火山的MCP安全答卷本文旨在阐述火山引擎在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）全生命周期中的安全保障实践。首先介绍MCP的核心概念、技术原理及生态发展现状，随后通过一个交互案例详细剖析其工作流程。核心部分深入分析了MCP面临的七种主要安全风险，包括传统Web服务风险及工具描述投毒、间接提示词注入等新型威胁，并结合具体案例进行说明。最后，本文提出了火山引擎针对性的MCP安全架构与保障方案，涵盖安全准入、原生安全设计及运行时防护等多个维度，旨在为行业构建安全的MCP生态提供参考。

硬核隔壁老王

AI大模型从入门到精通系列教程（二）：解锁Prompt Engineering——从原理到高阶技巧的AI交互指南在人工智能蓬勃发展的今天，大语言模型（LLMs）已成为众多领域的核心驱动力。无论是智能客服、内容创作，还是数据分析，大语言模型都展现出了惊人的能力。但你是否想过，为何同样的问题，不同的提问方式会得到截然不同的回答？如何才能让大语言模型准确理解我们的意图，给出最符合需求的答案？这背后的关键，就是 Prompt Engineering。它是与大语言模型有效沟通的艺术，能挖掘模型的最大潜力。接下来，就让我们一同深入探索 Prompt Engineering 的世界。