Jony Ive的灵魂设计：从Stripe访谈看大模型时代的用户关怀与本质简化
乔纳森·艾维（Jony Ive），苹果公司前首席设计官，他的设计理念影响了无数产品，也塑造了人们对设计的认知。近期，他在Stripe的访谈引发了广泛关注。这篇访谈深入探讨了设计的灵魂、本质简化（Simplicity）以及团队协作的重要性，也为我们思考大模型时代的产品设计，尤其是如何注入用户关怀提供了宝贵的启示。 灵魂设计：用户关怀的最高境界 艾维强调，优秀的设计不仅仅是外形的漂亮，更重要的是要传递
作为一个创业者，我做过很多大胆的决定，有些带来了回报，有些则不然。但没有哪件事像花费2.5万卢比构建公司网站那样，让我受益匪浅。网站看起来很棒，运行良好，但耗时数月，反复修改。而且，我始终感觉与它存在距离感。直到一个周末，我决定自己重建它。仅仅几个小时，几乎零成本，而且我认为新网站毫不逊色，甚至更好。这个经历让我深刻体会到了 AI 在 网站建设 领域的颠覆性力量，以及如何利用 Prompt 工程
大语言模型 (LLM) 领域正在经历爆炸式增长，各种术语和分类层出不穷，让人应接不暇。本文旨在拨开迷雾，对 LLM 的主要类型和类别进行全面梳理，帮助读者理解“开源”模型、“指令微调”模型以及 “SLM” 在 LLM 家族中的地位。 理解LLM模型类型对我们掌握AI技术，将其应用到实际场景至关重要。 一、基于可用性的分类：开源、部分开源与闭源 LLM 的可用性是区分不同类型 LLM 的一个重要维度
生成式AI的迅猛发展，尤其是GPT-4、Claude、Llama等大型语言模型（LLM）的出现，如同潘多拉魔盒被打开，在带来便利的同时，也对高教评估的评估真实现状构成了前所未有的挑战。据调查显示，高达74%-92%的学生已经尝试使用这些工具完成学业任务，学术诚信岌岌可危。如何应对这一危机？本文将深入探讨一种全新的“机对机”（Machine vs Machine）方法，即利用AI来对抗AI威胁，并详
大型语言模型（LLM）的评估一直面临着“评估危机”，现有方法难以全面衡量其真正的能力。这篇论文介绍的KnowSum框架，通过统计学方法估算“未见知识”（Unseen Knowledge），为我们重新审视LLM的“知识量”、“信息检索能力”和“输出多样性”提供了新的视角，也指明了“主动知识发现”这一未来研究方向。 LLM评估的“未见知识”挑战 目前，对大型语言模型（LLM）的评估主要集中在模型已经展
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Sora、Midjourney等正深刻地改变着各行各业，尤其是在电影和创意领域。本文旨在为非技术背景的读者，特别是影视从业者和对AI感兴趣的人士，深入浅出地解析大模型的工作原理，帮助大家理解这些AI“故事讲述者”背后的机制，以及为何仅仅预测下一个单词就能产生如此惊艳、类人的结果。本文将从传统编程与机器学习的对比、向量与矩阵
本文将深入剖析GPT（Generative Pre-trained Transformer）——这一推动大模型技术爆发式发展的核心架构。我们将解构其名称的每一部分，阐明其工作原理，并探讨其在文本生成乃至更广泛AI领域的应用。理解GPT，就如同掌握了通往大模型世界的钥匙，能帮助我们更好地理解和应用这些强大的技术。 1. 生成性 (Generative)：创造文本的引擎 生成性是GPT模型最显著的特征
近年来，大语言模型（LLM）以其强大的自然语言处理能力，引发了人工智能领域的巨大变革。要真正理解 LLM 的工作原理，就必须深入了解其核心机制——注意力机制（Attention Mechanism）。本文将以“注意力机制”为核心，结合实例，逐步剖析 LLM 如何通过“注意力机制”实现对上下文的理解，以及“多头注意力（Multi-Head Attention）”如何进一步提升 LLM 的性能。 什么
链接建设并没有消亡，它只是在进化。在大模型技术飞速发展的今天，传统的SEO策略正面临重新评估。谷歌的AI Overviews和搜索生成体验（SGE）等AI搜索更新正在加速推进，这意味着我们需要重新审视链接建设的策略。 链接建设的本质在于提升域名权威性，进而提高品牌可见性。但如今，链接的权重和它们如何影响AI生成的结果发生了重大变化。过去依靠少量反向链接和一些巧妙的页面优化技巧就能获得排名的时代已经
人工智能 (AI) 正在快速发展，AI Agent (人工智能代理) 作为其中一个关键领域，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨构建多智能体系统的各个方面，包括 AI Agent 的设计、架构、编排，以及克服实际应用中可能遇到的挑战。我们将重点分析 模型选择、工具定义、指令配置 这三个关键设计组件，并通过 Supervisor Pattern 和 Swarm Pattern 两种实现模式
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