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- 知识泄露是 LLM 领域新的数据泄露。
你的 LLM 可能比你的数据掌握更多信息。了解知识泄露如何悄无声息地影响你的结果。 - 英伟达已经赢得了训练。真正的战斗在于推理。
过去几周，我一直在深入研究一个特定的问题，最终我确信，大多数关于人工智能硬件的讨论都跑题了：争论的焦点在于训练——谁能搭建最大的集群，谁能训练出下一个前沿模型。而从硬件角度来看，这个问题根本没什么好讨论的。如果你要训练一个大型模型，那就买英伟达。就这么简单。GPU 的原始性能加上 CUDA 软件生态系统，优势如此悬殊，以至于硬件选择根本就不是选择。…
- 权限已解锁，但判断力尚未解锁。
市场部的某位员工在分析工具中输入了一个问题：“上个季度，DACH 地区的企业收入为何下降？” - 模型蒸馏指南：压缩 LLM 以提高边缘效率
掌握模型蒸馏的工作原理，并在 Llama 3 等 LLM 上动手实现。 - 为什么人工智能擅长作弊
不要轻信人工智能的表面表现。
- 理解 Transformer（第一部分）：为什么 RNN 几乎不可能训练
本文将逐步讲解循环神经网络的工作原理以及导致其失效的数学原理。 - 理解 Transformer（第二部分）：LSTM 如何（基本）修复循环神经网络
逐步解析 LSTM 单元、其巧妙的门控系统，以及它最终如何使序列学习得以实现。 - 理解 Transformer（第三部分）：位置编码和词嵌入
为什么位置很重要？正弦波和余弦波如何拯救了 Transformer
- 关于 LLM 能力和局限性的 5 个思考
关于 LLM 的根本局限，存在不同的观点。 - “理解 Transformer（第四部分）：注意力不过是几个矩阵”
简单的矩阵运算如何揭示上下文、意义以及现代人工智能背后的奥秘。
- 国外大佬深度解密中国前沿模型
- “Claude Cowork 101：从提示到交付成果和自动化工作流程”
大多数人将 Claude 用作聊天机器人：他们提出问题，上传几个文件，得到答案，然后继续进行其他操作。 这很有用，但这却使 Claude 桌面工作流程的很大一部分功能没有得到充分利用。 - Nemotron 3：NVIDIA 最新 LLM 简明解读
LatentMoE、1M 上下文、强化学习和 NVIDIA 开放模型策略的简要概述
- 《驾驭工程：2026 年每位人工智能工程师都需要了解的知识》
三个阵营，三种架构——而 Opus 4.7 刚刚证明了这一切。 - 评估新技术并调整自身发展方向
第一个问题是：“这是真的吗？”它会成为一种从根本上重塑社会和商业运作方式的范式，还是只是一时的风潮——远看气势磅礴，但很快就会悄然消退？
- 自动提示优化
无需人工投入即可提升提示质量的实用技巧…… - Claude Code 插件完全指南
深入剖析 Claude Code 的插件系统，包括插件概念、安装和使用、市场、局限性以及与其他 Coding Agent 插件系统的比较。 - 当数据出现异常时：营销人员异常检测指南
上周我发布了《营销人员机器学习实战指南》，涵盖了许多营销领域最常用的机器学习（ML）算法。一位读者指出，我只简单提及了异常检测，并强调它是营销分析中最有用（也最容易被忽视）的工具之一。我同意这一点，所以今天就来补上。
- Claude 动态工作流：通过编排扩展复杂工作
深入探究 Claude 的多智能体编排框架 - AI 让市场推广团队更快，却也更困惑、更烧钱
人工智能时代对市场推广团队而言是成败攸关的时刻——成败很大程度上取决于如何重新设计人工智能的采用、工具、预算、团队动态和运营模式。 - 代码没错，但我们看不懂。
如今在工程团队——包括我自己的团队——里，常听到这样一句话。
- 我们是否在构建正确的人工智能？
瓶颈不在于能力，而在于清晰度。 - 如何使用人工智能准确提取文档中的所有信息
要求人工智能模型以特定格式输出会改变一切 - “为什么传统用户界面永远不会消亡：GenUI 就是用非常昂贵的流水线生产的传统用户界面。”
最近一位有权势的人斩钉截铁地告诉我，传统用户界面（UI）正在消亡，用户体验（UX）也将随之被扫进历史的垃圾堆。人工智能（AI）将取代传统的用户体验和用户界面，最终形成所谓的“基因用户界面”（GenUI）。还没等其他人有机会提出有力的反驳，大家就都开始为传统用户界面摇旗呐喊了。老伙计，真舍不得你离开。认识你真好，我们一起度过了美好的时光。
- Claude Code hooks 详解：提示与生产之间缺失的一层
为什么记忆和规则还不够，以及钩子如何在正确的时间强制执行行为。 - 人工智能定价的秘密
几周前，我写了一篇文章，解释了价格上涨的原因。
- token 陷阱：AI 依赖的隐性成本
AI 依赖的隐性成本
- 如何构建持续运行一周的智能体系统
持久性是一种工程特性，而非模型性能。 - 开源模型已经够好了，别再为用不上的智能付溢价
而且，要做好准备，以防智能成本高到无法承受。 - SkillOpt 详解：从提示工程到技能训练
深入剖析 SkillOpt 的框架、实验结果和开源实现 - AI 原生产品的 5 个指标层级
“改进”AI产品意味着什么？ - 这款中国新 AI 会让你思考
这就是中国与美国竞争的方式。