想象一下，你跟一個AI助手聊了幾百次，它依然叫不出你的名字，更記不得你上次的偏好，這樣的“智能”體驗會不會讓人瞬間出戲？這正是當下大多數無狀態大模型（StatelessLLMs）的現實困境。它們在每一次對話后就像“失憶”，無法真正學習，也無法在長期交互中持續優化。于是我們看到開發者們疲于重復輸入上下文，企業花費巨資堆砌向量數據庫，卻依然難以解決AI的“記憶缺陷”。最近，GibsonAI發布了一款全新的開源產品——Memori...

大模型行業最近的趨勢，其實是“輕量化”。越來越多廠商在強調“小而精”，追求低成本、快速落地。就在這樣的背景下，阿里巴巴卻反其道而行之——直接推出了首個超過1萬億參數的旗艦模型Qwen3MaxPreviewInstruct。這不僅僅是模型尺寸的提升，而是一種戰略信號：在深度推理、多語言、超長上下文和企業級應用場景上，阿里要和全球最強對手正面交鋒。1、Qwen3MaxPreview是什么？Qwen3MaxPreviewInstruct是Qwen3系列的最高階預覽版...

過去幾年，AI模型的規模越做越大，性能也水漲船高，但隨之而來的問題同樣顯而易見：算力成本居高不下，隱私風險無法避免，終端設備難以承載。于是，“能在本地設備上運行的強大模型”，逐漸成了一個被反復提及的方向。就在2025年9月，Google正式發布了EmbeddingGemma——一款僅3億參數級別的開源文本嵌入模型。別看它體量不大，卻在全球通用的MTEB（MassiveTextEmbeddingBenchmark）榜單上交出了媲美大模型的成績單，還特別為本...

在信息爆炸的今天，我們每天都在和文檔、圖片、手寫文字打交道。無論是掃描老舊的紙質檔案，還是處理成堆的發票，OCR（光學字符識別）早已成為不可或缺的工具。但問題是，僅靠傳統OCR往往不夠：它能識別文字，卻很難理解上下文、自動糾錯，更無法輕松處理復雜的場景。這時，LLM（大語言模型）+OCR的組合登場了。前者理解語言、優化輸出，后者高效識別，兩者配合能大幅提升效率和準確度。那到底，哪一個模型最適合你的業務？今天...

我們可能習慣把AI看成一個“輸入輸出”的工具：你提問，它回答；你下指令，它執行。但如果你仔細觀察就會發現，這種交互更像是一條條斷開的對話，而不是連續的思考。那么問題來了：要讓AI真正像人一樣自主、聰明、善于協作，到底缺什么？答案就是——記憶（Memory）。在最新一代AgenticAI（自主智能體）中，記憶已經不再是附屬功能，而是系統的核心。它是讓AI從“被動響應”走向“主動智能”的關鍵支點，也是企業能否真正釋放AI...

在大語言模型狂飆的當下，翻譯看似是一個“老掉牙”的應用，但它依然是多語言世界里最剛需的能力之一。準確、流暢、跨文化，尤其是對低資源語言的處理，至今仍是業界最難啃的硬骨頭。就在最近，騰訊混元團隊放出重磅開源成果：HunyuanMT7B和HunyuanMTChimera7B——兩個專注于多語種機器翻譯的模型。在國際頂級賽事WMT2025中，HunyuanMT7B在31個語對中斬獲30個第一，一舉刷新了開源翻譯模型的天花板。這一次，騰訊不僅要“翻譯”...

當通義實驗室官宣：Qwen3Coder480BA35BInstruct正式發布！這不僅是通義系列迄今為止最強大的開源智能編程模型，更是全球首個真正意義上具備“自主編程能力”的AgenticCodeModel（代理式代碼模型）。一句話總結：它不再只是幫你補一行代碼的“小助手”，而是能獨立思考、調用工具、執行測試、提交PR的“AI程序員”。今天，我們就來全面拆解這個重磅模型，看看它是如何重新定義AI編程的邊界。1.不是“寫代碼”，而是“做項目”：Q...

在編程的世界里，AI已經不再是單純的代碼補全工具，而是逐漸演變為能主動參與開發全流程的“智能助手”。從編寫代碼到測試、部署，甚至優化CICD流程，AI編程助手的崛起正在改變開發者與代碼交互的方式。在這場技術革命中，Qwen3Coder和ClaudeCode無疑是兩顆耀眼的明星。一個是開源的MoE架構巨獸，一個是閉源的混合推理CLI利器，它們各有千秋，卻又在功能、性能和生態上展開激烈角逐。今天，我們將帶你深入剖析這兩款AI編程助手...

作為一名AI工程師，你是否還在為找不到合適的資源而煩惱？是不是覺得理論知識學了一大堆，但真正動手實踐時卻無從下手？別擔心，今天就給大家盤點一下GitHub上那些超有價值的LLM（大型語言模型）開源項目。這些項目不僅涵蓋了從入門到進階的各個階段，還提供了豐富的實戰經驗和代碼示例，絕對能讓你在AI的道路上更進一步！一、為什么AI工程師需要關注GitHub上的LLM項目？GitHub是全球最大的代碼托管平臺，匯聚了無數頂尖工程師...

過去幾年，大家對AI聊天模型的關注大多停留在文字交互。但想象一下：如果你能和AI直接進行自然流暢的語音對話，它不僅能理解你說的復雜需求，還能在對話中自主調用工具、幫你處理任務——是不是就像擁有了一個“隨身助理”？OpenAI最新推出的gptrealtime模型和全面升級的RealtimeAPI，正是向這個方向邁出的重要一步。它們不只是實驗室里的概念，而是已經準備好在生產環境中大規模落地的語音AI基礎設施。1、gptrealtime：有史以...

如果你在過去幾年接觸過文檔處理、發票識別、合同解析等業務，OCR這個詞你一定不會陌生。它是把紙質、掃描、照片里的文字“摳出來”的老牌技術，已經存在了幾十年。但到了2025年，越來越多的企業發現：單靠OCR已經不夠用了。原因很簡單——OCR只能“看字”，卻不會“懂字”。與此同時，大語言模型（LLMs）正在強勢登場。它們不僅能識別文字，還能理解上下文、判斷語義、直接生成結構化數據。有人甚至說：OCR是計算機的“眼睛”...

什么是AgenticRAG？過去兩年里，RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強生成）幾乎成為大模型應用的標配，它能把模型的生成能力與外部知識庫結合，避免“胡編亂造”。但傳統RAG也有瓶頸：面對模糊問題、復雜多跳推理或臟數據時，效果往往不理想。AgenticRAG就是在RAG的基礎上引入“智能體（Agent）”的能力。它不僅能檢索，還能像一個小助手一樣自主規劃步驟、調用工具、反思和修正，直到產出更精準、更符合語境的結果。...

在AI快速重塑創作方式的當下，一張圖片的生成已經不再稀奇，真正難的是如何在已有圖像上進行精準、自然且語義一致的修改。比如，能否只改動畫面的一部分，卻讓整體依然協調？能否在不破壞細節的情況下，把一幅畫換個角度重現？又能否在海報里修改中英文文字，同時保持原有的字體和排版？這正是阿里巴巴Qwen團隊在2025年8月推出的QwenImageEdit想要解決的問題。它基于QwenImage（200億參數）進化而來，定位為一款指令驅動的圖像...

過去兩年，大語言模型（LLM）憑借驚艷的生成能力頻頻“刷屏”。然而，它們也有一個繞不過去的痛點：缺乏最新的知識和上下文。這導致模型在回答專業問題時經常出現“答非所問”，甚至產生幻覺。為了解決這一問題，業界提出了RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強生成）。它通過將外部知識庫與大模型結合，為生成過程提供“檢索到的事實依據”，從而顯著提升回答的準確性與可靠性。但今天，我們要聊的不是傳統意義上的RAG...

當我們在搜索框里輸入一句話，背后可能牽扯的是數百萬甚至上億條數據的檢索。機器是怎么從如此龐大的信息海洋里，挑出“最相關”的那幾條結果的？答案就是——Embeddings（向量表示）。Embedding技術把文本、圖像、音頻等信息壓縮成一個個向量（Vector），并映射到一個高維空間中。相似的內容會被放在相鄰位置，距離越近，語義越接近。這樣，檢索系統就能根據向量的“相似度”來判斷哪些結果最值得推薦。但問題來了：Embedding...

當大家還在為“要不要開思維鏈”爭論不休時，DeepSeekV3.1直接把答案寫進了模型：一個模型，同時支持“思考（Thinking）”與“非思考（NonThinking）兩種生成范式，按需切換。這不是簡單的開關，而是一整套從chattemplate到工具調用、從代碼代理到搜索代理的系統工程。更重要的是，它依舊延續了DeepSeek系列“以極高性價比逼近頂級性能”的口碑，為企業和開發者打開了新的成本—性能平衡點。下面，我們把這次升級拆解清楚：它究...

在企業日常辦公里，Excel一直是不可替代的生產力工具。無論是財務報表、用戶調研、還是運營數據分析，幾乎所有環節都離不開這張熟悉的表格。但有一個痛點始終困擾著我們：數據量大，分析復雜，重復操作耗時又耗力。如果你也曾在表格里手動標記上百條用戶反饋，或反復調試函數來生成分析報告，那么這一次，你可能會被微軟帶來的COPILOT函數驚艷到。沒錯，從今天開始，AI不再是外掛，而是直接成為Excel公式的一部分。1.COPILOT函...

在深入每一種切塊策略之前，需要先把基礎工具和模擬數據準備好。importreimportnltkfromnltk.tokenizeimportsenttokenize,wordtokenizefromtransformersimportAutoTokenizerfromsklearn.featureextraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosinesimilarityimportnumpyasnp確保已經下載了nltk的punkt分詞器try:nltk.data.find('tokenizerspunkt')exceptnltk.downloader.DownloadError:nltk.downloa...

過去幾年里，AI模型已經成為數據處理和分析的「標配工具」。無論是構建訓練數據集、清理臟數據，還是批量生成合成數據，研究人員和企業團隊幾乎都繞不開大語言模型（LLM）。然而，問題也擺在眼前：想真正用好這些模型，需要代碼能力、模型部署經驗，甚至還要懂不少機器學習框架。這直接把大多數非技術人員擋在了門外。HuggingFace顯然注意到了這一點。近日，它推出了一款名為AISheets的工具——一個免費、開源、本地優先的「無...

在大模型的競賽中，人們往往關注“更大”“更強”的參數規模，卻很少有人意識到：對于真正想要落地的企業而言，推理速度、成本透明度、長上下文能力，才是決定能否用得起、用得好的關鍵。8月18日，NVIDIA發布了NemotronNano2——一套基于MambaTransformer混合架構的大語言模型家族。它不僅在推理吞吐量上比同規模模型快了6倍以上，還能在單張中端GPU上支持128K上下文，同時把訓練語料和方法論大規模開放，成為企業落地AI的“范...