ai大模型

请叫我啊腻

国内直连？API源头供应？深度实测GrsAI的Sora2接口0.08/条视频它真的靠谱吗？Sora2模型官方API正式开放，对于企业而言，这无疑是一个巨大的商机——只需几行代码，便能将影视级内容生产能力，接入自己的应用、产品与工作流中。

AI大模型产品经理

混合专家模型MoE的全面指南（二）路由机制、负载均衡既然我们有了这么一帮专家，那模型咋知道该用哪个专家呢？在专家前面加了个门控网络，它会学着挑出给定词用哪个专家。

文本补全模型、instruction模型、聊天模型对比在大语言模型（LLM）的应用与分类中，Instruction 模型、文本补全模型（Text Completion / Base 模型）和聊天模型（Chat Model）是三种常见的模型形态。它们在设计目标、输入格式、能力侧重和使用场景上有明显区别。下面从多个维度进行详细对比和解释。

GEO系统的关键词挖掘新范式：AI大模型与区域语义的深度融合传统的GEO（地理定位）系统关键词挖掘通常依赖基础的地理数据库和有限的用户查询数据，面临三大核心问题：

LLM推理引擎选型实战指南：用Transformers、llama.cpp 还是 vLLM 之争大模型推理引擎的选择往往决定着项目成败，就像为不同任务选择操作系统一样关键。在实际工作中，笔者发现很多开发者面对琳琅满目的推理引擎时容易陷入选择困难。有的团队在原型阶段就过早引入复杂引擎导致开发效率低下，有的则在生产环境仍使用基础框架造成资源浪费。经过多次项目实践，笔者认识到选择推理引擎需要综合考虑硬件条件、业务场景和技术团队能力等多重因素。本文将基于实战经验，系统分析主流推理引擎的技术原理和适用场景，帮助读者建立清晰的选型框架。特别值得关注的是，每个引擎背后都代表着不同的设计哲学，理解这些底层逻辑比单纯

小白也能懂！RAG技术让AI告别知识滞后，收藏学习RAG技术通过结合检索与生成，解决大模型知识滞后问题，其工作流程包括知识预处理、检索优化和增强生成三大阶段。在数字政府领域有广泛应用，如智能政策咨询、多模态服务等。普通人可选择集成RAG的AI工具或应用"先检索再生成"的思维模式，有效提升AI回答的准确性和时效性。

Deep Research技术全解析：从Reasoning到Research with Reasoning的AI进化之路（值得收藏）本文详细剖析了Deep Research技术架构，探讨其如何通过多模块交互系统解决LLM的闭卷推理和幻觉问题。从查询分解、动态规划到信息检索与执行引擎，文章解析了Research with Reasoning的转型路径，对比了不同规划技术（CoT、ToT等）与执行框架（ReAct），并介绍了通义DeepResearch的实现方案，展望了AI从文本生成向目标解决进化的未来方向。

模型优化师

【必收藏】AI大模型面试精选20题：从基础到高级，轻松应对大模型岗位面试本文从大模型面试题库中精选20道高频面试题，涵盖基础理论、微调、RAG、推理优化等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。

健忘的派大星

【收藏必学】RAG系统架构全解析：从原理到实战，小白也能掌握的大模型增强技术思考：为何一个文档能被解析，还能以另一种方式输出？并被真实引用呢？这里边实际上内嵌了RAG，其原理和架构设计如下：

本地部署AI大模型首先需要有一个可访问的大模型，通常有三种选择：使用开放大模型API的优缺点如下：云平台部署私有模型：本地部署私有模型：

网安-搬运工

万字长文！AI智能体全面爆发前夜：一文讲透技术架构与行业机会_智能体技术架构你可能听说过：2023 是智能体元年，但很多人没意识到，2025年，才是智能体真正落地改变世界的第一年。

Fast-DetectGPT：用“条件概率曲率”拆穿 AI 伪装的文本标题：Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature

请叫我啊腻

全网都在找的Nano Banana Pro API 来了！便宜稳定0.15/张

Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text：给大模型文字“打上隐形指纹”-　标题：Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text -　作者：Xuandong Zhao, Prabhanjan Ananth, Lei Li, Yu-Xiang Wang -　机构：UC Santa Barbara -　年份：2023（arXiv:2306.17439v2） -　研究方向：大语言模型（LLM）、文本水印、鲁棒检测、理论保证、对抗攻击 -　核心方法名词：Unigram-Watermark、K-gram watermark、gree

User Prompt 与 System Prompt：大模型沟通的“双引擎”机制深度拆解在企业推进大模型落地的过程中，一个高频出现的困惑是：“模型能力明明很强，为什么我用起来总是差一口气？”很多团队把问题归咎于模型选型、算力不足或数据质量，却忽略了最基础也最关键的环节——人与模型之间的沟通方式。提示词工程（Prompt Engineering）正是解决这一断层的核心桥梁。它不是玄学，也不是堆砌华丽辞藻，而是一套可学习、可复现、可优化的交互设计方法论。笔者在多个行业的大模型项目实践中反复验证：一个结构清晰、角色明确、边界合理的提示体系，往往比更换更强的底模带来更显著的效果提升。而要构建这样的体

开源模型登顶？Kimi K2 Thinking 实测解析：它真能超越 GPT-5 吗？过去两年，国产大模型的发展轨迹清晰可见：从早期对标 ChatGPT 的追赶式创新，到如今在推理架构、训练策略和开源生态上走出自己的路径。我们不再只是“复刻”国外模型的能力，而是在某些关键维度——比如长链条推理、工具调用效率、本地部署友好性——开始形成差异化优势。Kimi K2 Thinking 的出现，正是这一趋势的集中体现。它宣称在多个权威榜单上超越 GPT-5 和 Claude 4.5 Sonnet，这在开源领域尚属首次。作为长期关注企业级 AI 落地的技术实践者，我既兴奋又警惕。兴奋在于，一个真正可

金融RAG落地之痛：不在模型，而在数据结构过去两年，大模型在企业内部掀起了一轮又一轮“智能问答”热潮。尤其在金融行业，从银行到保险、证券、资管，几乎每个机构都在尝试构建自己的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，希望用AI快速响应客户或员工关于产品条款、监管政策、风险说明等问题。但现实很骨感：很多团队投入大量人力搭建了完整链路，结果上线后却发现，问答质量忽高忽低，错误频出，甚至不如人工查阅效率高。我接触过不下十家金融机构的技术负责人，他们反复提到同一个困惑：“模型没换，架构也没问题，为什么效果就是上不去？”

LLaVA-OV：开源多模态的“可复现”革命，不只是又一个模型在大模型狂飙突进的今天，开源社区似乎陷入一种奇特的悖论：模型权重免费公开，但真正能复现结果的人寥寥无几。你下载一个号称“SOTA”的多模态模型，跑起来却发现效果平平；想自己训练？数据来源模糊、训练脚本缺失、超参配置像谜语——开源成了“半开源”，复现成了玄学。这种困境，在视觉语言模型（VLM）领域尤为突出。

有趣的机器学习-利用神经网络来模拟“古龙”写作风格的输出器在探索大模型落地应用的旅程中，我们常常聚焦于其解决严肃商业问题的解决方案、策略，如：优化客服、生成报告、辅助决策……这些固然重要，但技术的魅力远不止于此。有时，跳出“实用主义”的框架，用一点“玩心”去触碰技术的边界，反而能更深刻地理解其内核。

以自然语言实现AI自动化Browser-use 详细介绍与使用指南Browser-use 是一款基于 Python 的开源 AI 自动化工具，旨在通过集成大型语言模型（LLM）与浏览器自动化技术，让 AI 智能体具备“浏览网页、抓取信息、动态交互”的能力。只需简单配置与少量代码，即可快速构建浏览器自动化智能体，广泛适用于数据采集、网页测试、自动化任务执行等场景。目前项目在 GitHub 已获得 45.1K Stars，是智能体应用开发领域的热门工具。