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【2026架构实战】GPT-5.3与蒸汽数据融合：基于Open Claw与星链4SAPI的RAG落地指南最近的AI开发者圈子，热度已经突破临界点。当你刚习惯与 GPT-4o 深度黑暗时，GPT-5.3-codex就带着更的工程推逻辑门而入；当你还在拆解 Sora 2 的逻辑，Veo 3已经用电影级的镜面 4K 华丽转身刷新了恐怖天花板。还有Claude 4.6 Opus以及国产园区中进化神速的Kimi k2.5。

3.1 GPT 系列：Generative Pre-Training（从 GPT-1 到 GPT-3）GPT 系列的主线非常清晰：用自回归语言建模（Language Modeling）作为通用学习目标，先在大规模文本上做生成式预训练（Generative Pre-Training），再通过不同方式把能力迁移到下游任务上。从 GPT-1 的“预训练 + 有监督微调”，到 GPT-2 的“预训练 + zero-shot 多任务”，再到 GPT-3 的“预训练 + few-shot / in-context learning”，迁移方式逐步从“参数更新”走向“仅提示（prompt）驱动”。

【2026大模型面试圣经】（2）主流大模型架构全景 | GPT/LLaMA/DeepSeek/Qwen深度对比定位：了解每个主流模型"怎么设计的、为什么这样设计"，面试中不只说出名字，还能对比分析。目标：看完本章，你能画出GPT/LLaMA/DeepSeek的架构图，说清每个设计选择背后的权衡。

一个努力编程人

NLP领域————GPT算法GPT 的全称是Generative Pre-trained Transformer，核心是基于 Transformer 的 Decoder 架构，用自回归方式生成文本，关键概念拆解：

狮子座明仔

REDSearcher：如何用30B参数的小模型，在深度搜索上击败GPT-o3和Gemini？论文标题：REDSearcher: A Scalable and Cost-Efficient Framework for Long-Horizon Search Agents

2026年春节后，AI大模型格局彻底变了——Claude 4.6、GPT-5.2与六大国产模型全面横评数据来源：Anthropic官方基准、VentureBeat、DigitalApplied、Latent Space等，测评截止日期：2026年2月19日。由于国内无法使用Claude和ChatGPT官网，因此使用镜像站可以使用ChatGPT和Claude。注册入口：AIGCBAR镜像站

GPT模型入门教程：从原理到实现GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的生成式语言模型，由OpenAI开发。它的出现标志着自然语言处理（NLP）领域的重大突破，能够生成连贯、自然的文本，并且在各种NLP任务上表现出色。

除夕夜炸场！Qwen 3.5 正式发布：激活仅 17B，性能硬刚 GPT-5.2？今天是除夕，明天就是新年。就在辞旧迎新的时刻，Qwen 团队为全球开发者送上了一份厚礼 —— Qwen 3.5 正式发布。

向量引擎小橙

视觉艺术的“奇点”：深度拆解 Gemini-3-Pro-Image-Preview 绘画模型，看这只“香蕉”如何重塑 AI 创作逻辑！各位开发者、设计师、极客朋友们，大家好。在 AI 绘画领域，我们经历过从“随机抽卡”到“精准控制”的漫长进化。而最近，谷歌发布的 Gemini-3-Pro-Image-Preview（以下简称“香蕉模型”）再次刷新了我们对“视觉生成”的认知。

【MBR与GPT分区】

告别聊天机器人！2026 智能体元年：Claude 4.6 vs GPT-5.3 vs OpenClaw 全方位对比2026年的AI领域正在经历一场从“智能问答”到“智能执行”的深刻变革。过去一年，大语言模型（LLM）在编程、创作和日常任务中的应用突飞猛进，一系列新兴应用迅速崛起，成为公众关注的焦点。Claude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex、OpenClaw（曾用名Clawdbot、Moltbot）和Seedance等产品和模型，代表了这场变革的前沿力量。它们或以卓越的推理与编程能力著称，或以高度自主的代理能力见长，或以多模态内容生成的创新突破引人瞩目。本文将以通俗易懂的语言，系统介绍这些热点应用的产

一天一个开源项目（第22篇）：nanochat - 百元级「最好的 ChatGPT」，Karpathy 的极简 LLM 训练套件"2019 年训练 GPT-2 花了约 4.3 万美元；今天，用不到 100 美元、约 3 小时，你就能在 8×H100 上复现并和它聊天。"

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向量引擎小橙

从“对话助手”到“数字架构师”：Claude 4.6 Opus 如何凭一己之力，终结全球程序员的“CRUD 焦虑”？在 AI 领域，如果说 OpenAI 是高调的“流量明星”，那么由前 OpenAI 核心成员创立的 Anthropic 就像是一位“深不可测的扫地僧”。

介绍 GPT‑5.3‑Codex‑Sparkhttps://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex-spark/

从零复现GPT-2 124M本课程是Andrej Karpathy「0 to Hero」系列的核心章节，目标是从零复现GPT-2 124M参数模型——从加载OpenAI预训练权重验证模型正确性，到完全随机初始化参数、基于高质量数据集从零训练，最终实现性能对标甚至超越原版GPT-2。

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243 行 microGPT：把“训练 + 推理”拆到骨头里你看到的这份 microgpt.py，厉害之处不在“短”，而在“狠”。它把 GPT 这套体系里最核心的那条链路——数据 → token → 前向 → loss → 反向 → 参数更新 → 采样生成——压缩成一个人可以完整读完、在脑子里跑通的实现。

别再问GPT-5.3怎么还没记忆了！你的AI还没装“海马体”？揭秘让OpenClaw起飞的幕后大佬：高性能向量引擎实战指南（附Clawdbot保姆级配置）大家好我是爱折腾技术的打工人。最近AI圈子简直热闹得不像话。左边Kimi-k2.5刚宣布支持超长无损上下文。右边Claude-opus-4-6就在推理能力上秀了一把肌肉。更别提那个传闻中能自己写完整个操作系统的GPT-5.3-codex了。就连视频生成领域，Sora2和Veo3也在神仙打架。模型是越来越强了。但是兄弟们。你们有没有发现一个极其尴尬的问题。无论这些模型吹得有多牛。当你真正想用它们来开发一个企业级应用。或者哪怕只是一个好用点的私人助理时。它们瞬间就变成了“金鱼记忆”。

老金带你玩AI

DeepSeek V4春节炸场，三大黑科技让Claude和GPT都坐不住了今儿看到个信息，DeepSeek可能发布V4了。老金我第一时间测试佐证了一下。虽说官方没明确公布上线，但是咱可以先来了解下它的 3大创新能力。