AI-大模型的落地之道
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笔者自己于2022年11月开始转型到AI大模型领域的落地，至今为止已经落地了2个垂直领域、4个大型AI项目。人人都在谈AI，可是AI落地怎么落地？难点在哪？有哪些坑？笔记也集自己烧掉了小8位数最终形成的积累分享给社会，因此建此分栏的目的是志在为祖国的AI事业贡献出自己的一力量。
TGITCIC
一个始终站在技术前沿的人，喜欢传播最先进的技术和理念。2023年8月落地过全国最早的AI Agent-智能零售导购，在RAG概念出来前就已经落地了2个大中型RAG类企业级项目。国内最早一批AI应用的践行者。本人的座右铭是：帮助企业认识AI，赋能企业。
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Midjourney中的垫图、角色一致、风格一致到底区别在哪
一文说清Midjourney中的垫图、角色一致性垫图、风格一致性垫图的区别。原创 2025-01-24 13:07:44 · 1697 阅读 · 0 评论
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AI时代的程序员，复合型技术大咖该具备哪些本领与魅力？
随着人工智能时代的到来，程序员的角色已经发生了翻天覆地的变化。不再是仅仅懂得编写代码的"码农"，如今的程序员要具备更多的素质。他们不仅需要掌握技术，还需要具备运营能力、业务思维、逻辑思考和各种综合软实力。本文深入探讨了AI时代程序员的新要求，与互联网时代的程序员已截然不同。点击了解更多关于AI时代程序员的变革。原创 2024-06-14 14:14:28 · 2011 阅读 · 0 评论 -
一起来围观46C6法提示词书写技巧是什么意思？
大多数提示词失效，并非因为模型能力不足，而是提问者忽略了结构化表达。46C6 提供了一套最小完备的提示工程框架——从任务四要素、六大优化策略、思维链显性推理，到 KERNEL 工程化原则，系统性解决“说不清、跑偏、不可复现”三大顽疾。原创 2026-01-06 21:51:28 · 855 阅读 · 0 评论 -
慢思考，深搜索：MiroThinker 1.5 如何重塑 AI 研究智能体范式
MiroThinker 1.5 不追求“秒回”，而是以严谨的慢思考机制，在复杂问题上击败参数量更大的模型。本文解析其多轮主动搜索、交叉验证与长时推理能力，探讨它如何代表 AI 从聊天机器人向研究智能体的根本转型。原创 2026-01-06 20:01:41 · 564 阅读 · 0 评论 -
2026，多智能体不是噱头：企业AI从“工具人”走向“虚拟团队”
2026年将是多智能体在企业落地的关键元年。零一万物提出六大预判，指出AI将从“一人一工具”升级为“一人一团队”，通过角色分工、流程协同与业务闭环，真正嵌入组织主干。本文系统拆解多智能体为何不是过渡概念，而是当前最可行的企业AI路径。原创 2026-01-05 15:58:54 · 409 阅读 · 0 评论 -
mHC架构：用数学约束驯服超宽残差，大模型训练的新范式
DeepSeek最新论文提出mHC架构，通过将超连接投影到双随机矩阵流形上，一举解决梯度爆炸与显存墙问题。仅6.7%额外开销，即可实现训练稳定、性能提升与良好扩展性，为大模型宏观架构设计开辟新路径。原创 2026-01-04 23:45:11 · 1012 阅读 · 0 评论 -
AnyGen真能取代NotebookLM？别急，先看它到底解决了什么问题
AnyGen并非简单复刻NotebookLM，而是以“可交付成果”为核心，打通从碎片信息到可编辑办公产物的全链路。本文从五大典型场景出发，系统对比其与NotebookLM、豆包在内容生成、结构化处理及最终可用性上的差异，揭示AnyGen作为AI工作空间的独特定位。原创 2026-01-04 23:37:16 · 843 阅读 · 0 评论 -
AI项目能不能稳定解决问题的8大关键工程能力
当你的AI Demo惊艳全场却上线崩盘，问题从来不在模型本身。真正决定AI能否稳定落地的，是围绕模型构建的一整套工程体系——从提示词设计到上下文管理，从RAG架构到智能体调度，再到部署、优化与可观测性。本文系统拆解支撑生产级AI应用的8大核心技能，告诉你如何把“会调Prompt”的手艺，转化为可复现、可评测、可迭代的稳定系统。原创 2025-12-15 15:46:42 · 822 阅读 · 0 评论 -
什么是RAG?什么是CAG？一文来搞清
RAG 解决了大模型“说错话”的问题，CAG 则让 AI 学会记住、理解并保持一致。本文系统剖析两者的技术差异、演进逻辑与未来方向，揭示 AI 如何从工具走向真正可信赖的智能伙伴。原创 2025-12-15 15:36:04 · 563 阅读 · 0 评论 -
RAG中的语义理解与语义检索：别再混为一谈
语义理解和语义检索在RAG中各司其职——前者是模型“读懂”问题的能力，后者是系统“找到”答案的手段。本文系统拆解二者原理、分工与协同逻辑，澄清常见误区。原创 2025-12-12 18:22:12 · 746 阅读 · 0 评论 -
大模型知道自己在瞎说，却停不下来背后的原理是什么？
大模型在长推理任务中常生成大量语义重复、逻辑空转的“词语沙拉”，虽能感知自身胡说却无法自主停止。最新研究通过监控隐藏状态识别冗余输出，并提出轻量干预策略，在不牺牲正确率的前提下显著提升效率。原创 2025-12-12 18:07:23 · 648 阅读 · 0 评论 -
智能体长期记忆的真正解法：不只是知识库，而是可演化的“第二大脑”
智能体长期记忆不能只靠RAG和向量库。MemMachine 提供了一套可自部署、支持记忆演化、兼容国产大模型的完整方案，通过 MCP 协议无缝接入 Claude 等主流 Agent，让 AI 真正“记得你、理解你、为你改变”。原创 2025-12-11 14:03:57 · 964 阅读 · 0 评论 -
多轮 Function Call 为什么是微调中最难的一环？
Function Call 的真正难点不在工具调用，而在多轮对话的状态管理。本文系统拆解多轮对话的三类结构、追问逻辑、数据构建方法和防“乱跳”机制，揭示其本质是一个状态机调度问题，并给出工程实践与面试应答策略。原创 2025-12-10 12:14:53 · 941 阅读 · 0 评论 -
Agent热潮下的冷思考：一盆凉水浇在Agent身上
当前AI Agent热潮席卷全球，但基础设施薄弱、推理成本高昂、软件生态不兼容等问题正成为其规模化落地的瓶颈。本文系统剖析Agent发展的真实困境与底层逻辑，并探讨未来突破方向。原创 2025-12-10 12:04:11 · 1354 阅读 · 0 评论 -
GLM-4.6V：多模态大模型首次打通“看图—理解—执行”闭环
GLM-4.6V开源，首次在视觉大模型中原生集成工具调用能力，实现从图像感知到可执行动作的端到端闭环，支持图文创作、识图购物、前端复刻与长文档视频理解四大典型场景，9B轻量版免费开放。原创 2025-12-09 13:07:42 · 1046 阅读 · 0 评论 -
Query重写：RAG系统被忽视的“第一公里”优化
传统RAG框架常忽略原始查询与真实检索需求之间的鸿沟。微软亚研院提出的Rewrite-Retrieve-Read框架，通过在检索前引入Query重写机制，从源头提升检索质量，在多跳问答、消歧任务及弱模型增强等场景中显著提效，为黑箱大模型下的RAG优化提供了低成本、高回报的新路径。原创 2025-12-08 16:53:11 · 879 阅读 · 0 评论 -
国产之光-Qwen3 Embedding为何能终结MTEB竞赛？
Qwen3 Embedding不只是又一个榜单刷分者——它用“架构适配+数据合成+模型融合”三重机制，首次系统性地将大语言模型的生成能力反哺到嵌入学习中。0.6B参数模型硬刚7B级别对手、8B模型登顶多语言MTEB榜首，背后是一套可复现、可扩展的新范式。本文解析其技术内核，并探讨这一路径对整个文本表征领域的深远影响。原创 2025-12-06 03:16:39 · 644 阅读 · 0 评论 -
Agent不是“更聪明的大模型”，而是“会思考的流程”——一线工程师拆解构建有效Agent的三大核心能力
大模型本身不会自动变成能办事的员工。真正让Agent在真实世界中可靠、高效、可扩展的关键，在于围绕模型设计一套结构化的认知流程。本文系统拆解了构建有效Agent必须具备的三种底层能力：结构化思考流程、高效记忆压缩机制、与现实交互的工具触手，并结合控制论与信息论解释其科学原理，同时探讨当前工程实践中提升性能的四大突破方向。原创 2025-12-03 11:17:29 · 790 阅读 · 0 评论 -
LLM推理引擎选型实战指南：用Transformers、llama.cpp 还是 vLLM 之争
本文深入解析Transformer、llama.cpp和vLLM三大主流LLM推理引擎的技术特点与适用场景，通过操作系统概念的类比帮助开发者根据硬件条件、使用场景和性能需求做出明智选择。无论您是个人开发者还是企业用户，都能找到最适合的推理解决方案。原创 2025-12-02 14:01:23 · 886 阅读 · 0 评论 -
从魔法咒语到智能管家：上下文工程如何重塑AI代理的核心能力
本文深入探讨AI领域从提示工程向上下文工程的范式转变，揭示如何通过系统化架构让AI代理真正理解任务背景，实现从简单问答到复杂决策的跨越。文章将解析上下文工程的四大策略与三层架构，为你展示构建下一代智能应用的关键技术路径。原创 2025-12-02 13:09:06 · 782 阅读 · 0 评论 -
Claude 4.5给AI注入灵魂，到底是个什么东东？一起来围观
一份神秘的"灵魂文档"引发AI界震动，Anthropic可能正在为AI注入哲学思辨能力。本文深入解析这份文档的技术内涵，探讨AI自我意识构建的伦理边界，思考人类与智能体关系的未来走向。原创 2025-12-01 22:12:59 · 1137 阅读 · 0 评论 -
Docker Model Runner 杀到！Ollama 的护城河还剩多少？
Docker Model Runner整合vLLM直插生产环境，Ollama的“易用性护城河”正被企业级需求瓦解。本文拆解DMR双轨架构如何用OCI标准重构LLM部署，对比精度控制、供应链管理等核心差异。技术选型关键转折点已到，大家一起来围观！原创 2025-12-01 19:00:00 · 843 阅读 · 0 评论 -
来围观AI的未来形态是什么？：一个能规划、执行、纠错的自主AI
本文深入探讨了智能体的核心技术架构和应用场景，揭示其从简单的文本生成到复杂任务执行的演进路径。文章详细拆解了智能体的五大核心组件——大脑（大模型）、记忆系统、工具调用、框架调度和云原生部署，并分析其在自动化流程、垂直领域专家、动态环境交互等领域的实际应用。同时，文章直面智能体落地中的可靠性、长程任务、复杂环境适应等挑战，并展望了从专用到通用、多模态融合、标准化等未来趋势。原创 2025-12-01 18:49:19 · 680 阅读 · 0 评论 -
智能客服做成烧钱无底洞？需要注意些什么避坑技巧呢？
别再把智能客服当成“AI玩具”！本文从客服与销售的本质差异出发，揭示企业盲目上马AI客服的常见误区，并系统拆解强需求与弱需求场景下的不同落地路径，帮助技术人和决策者看清：真正的智能客服，是业务逻辑的数字化延伸，不是大模型的简单堆砌。原创 2025-11-30 14:45:44 · 1051 阅读 · 0 评论 -
先分块再向量化已经过时？先embedding再chunking？一起来看看这是怎么回事
传统RAG流程中“先分块再向量化”已显疲态。本文系统解析“先embedding再chunking”新范式，详解Max–Min语义分块原理、优势与局限，并结合工程实践给出可落地的优化建议，助你显著提升RAG检索准确率。原创 2025-11-30 14:30:05 · 731 阅读 · 0 评论 -
单卡也能并行炼丹？来看TRL + RapidFire AI 如何让大模型调参效率飙升20倍
你还在用一张 GPU 串行跑微调实验？Hugging Face TRL 集成 RapidFire AI 后，单卡即可并发运行多个大模型微调任务，通过自适应分块调度与共享内存机制，在不增加硬件成本的前提下将调参效率提升16–24倍。本文详解其原理、工程实现与实战价值。原创 2025-11-25 13:45:38 · 1049 阅读 · 0 评论 -
来看实现零人类数据下的大模型自我演进，这讲得到底是什么呢？
斯坦福等团队提出 Agent0 框架，在完全零人类标注数据的前提下，通过双智能体协同对抗与工具集成，让大模型实现自我演进。本文系统拆解其机制、实验效果与工程细节，并结合笔者在企业大模型落地中的经验，探讨这一范式对实际应用的深远意义。原创 2025-11-24 19:02:43 · 1281 阅读 · 0 评论 -
RAG知识库评估框架应该有点什么呢？
本文系统介绍了一套可量化、可复现、可对比的RAG知识库评估框架，围绕Recall Score、Correctness与Groundedness三大核心指标，结合真实企业研发场景，详细阐述如何从“凭感觉”走向科学评估。笔者通过构建轻量级评测Pipeline，验证了该框架的有效性，并分享了后续优化路径与实践经验。原创 2025-11-24 18:52:08 · 734 阅读 · 0 评论 -
95%准确率不是玄学：Agent意图识别的工程化实现路径
如何让Agent准确理解用户到底想干什么？本文系统拆解意图识别从分类体系设计、样本构建、模型选型到推理优化的全链路关键点，结合大模型时代的新工具和老问题，给出一套可复现、可落地、准确率稳定在95%以上的工程方案。无论你是做智能客服、车载助手还是企业级AI应用，这篇文章都能帮你避开那些“看起来对但就是不准”的坑。原创 2025-11-22 01:39:49 · 847 阅读 · 0 评论 -
BERT 和 GPT，谁才是你该用的大模型？——从原理到落地场景的深度拆解
BERT 与 GPT 是当前 NLP 领域两大基石模型，一个擅长理解，一个长于生成。本文将从底层架构、训练机制、适用场景到企业落地实践，系统剖析二者差异，并结合笔者多年工程经验，告诉你何时该选 BERT，何时该用 GPT，以及如何在真实业务中做出最优技术选型。原创 2025-11-21 14:31:58 · 1106 阅读 · 0 评论 -
GPU 空转 96%？看TiDAR团队 如何榨出近 6 倍推理速度而不牺牲质量
你的 LLM 推理慢，不是因为 GPU 不行，而是因为 96% 的算力在发呆。英伟达华人团队提出 TiDAR 架构，利用“空闲 Token 槽”在一次前向中并行生成多个 token，吞吐提升近 6 倍且质量无损。本文深入剖析其原理、优势、限制及对推理系统架构的颠覆性影响，为大模型落地提供新思路。原创 2025-11-21 14:25:51 · 709 阅读 · 0 评论 -
AI 编程没有取代程序员，它在放大你的技术领导力
过去一年我深度使用 AI Coding 工具完成各类项目，逐渐意识到：AI 并非替代程序员，而是将工程师的技术领导力——架构设计、任务拆解、问题诊断与团队引导能力——前所未有地放大。这篇文章系统拆解这一认知的形成过程、实践方法与底层逻辑。原创 2025-11-20 16:00:08 · 972 阅读 · 0 评论 -
AI的下一场胜负手，不在规模而在“小而专”的智能体
当万亿参数的大模型逐渐陷入成本与实用性的泥潭，企业真正需要的，不再是能写诗的“通才”，而是能精准完成报销、对账、审批等具体任务的“专家助理”。本文系统剖析为何AI落地的关键正从“大”转向“小而美”，并结合多智能体协同架构、业务流程嵌入逻辑与真实ROI重构，为企业大模型实践者提供一条务实可行的路径。原创 2025-11-20 09:50:31 · 802 阅读 · 0 评论 -
AI Agent同质化危机：企业如何跨越“伪智能”陷阱？
企业AI Agent项目正经历严重疲劳症，40%项目面临取消。表面繁荣下隐藏着同质化陷阱——巨头产品底层均依赖相同模型，真正具备自主能力的供应商仅130家。本文剖析Agent Washing现象背后的技术断层与商业价值缺失，指出从Demo到生产级落地的核心挑战，为企业提供穿越炒作周期的实战路径。原创 2025-11-20 09:43:22 · 1043 阅读 · 0 评论 -
AI 的真正瓶颈不是算力，而是我们还没搞懂“怎么学”
Sam Altman 在最新访谈中直言，AI 领域最大的难题不是数据耗尽或算力不足，而是“学习效率”远逊于人类。本文系统拆解他提出的九大核心议题，结合工程实践与教育变革视角，深入探讨为何“AI 系统防护”被严重低估、开发者角色将如何重构、以及我们该如何为“AI 原住民”时代重新设计知识体系。这不是一篇技术综述，而是一份面向落地的思考地图。原创 2025-11-19 10:05:06 · 956 阅读 · 0 评论 -
小模型干大事：一起来看义团队提出“环境Scaling”新范式到底是什么原理
通义团队提出“环境Scaling”新范式，通过自动构建可验证的模拟环境，让30B参数模型在工具调用任务中媲美万亿级大模型。本文深入拆解其原理、方法与实践价值，告诉你为何“环境多样性”才是代理智能成长的关键。原创 2025-11-18 15:49:20 · 666 阅读 · 0 评论 -
Transformer 与 MoE 不是二选一，而是“谁在干活”和“怎么派活”的关系
你以为 MoE 是 Transformer 的替代者？错了。它们根本不在同一维度。本文讲清 Transformer 如何处理序列信息，MoE 又如何通过“动态派活”实现高效扩容。告诉你什么时候该用哪种结构，以及为什么顶级模型都在悄悄组合使用二者。看完你就明白，大模型的真正秘密不在参数量，而在调度机制。原创 2025-11-18 10:42:27 · 1009 阅读 · 0 评论 -
QSVD：用一次SVD手术，让视觉语言模型提速13倍、精度反升10%
纽约大学新提出的QSVD算法，通过对Q、K、V权重矩阵联合做奇异值分解，并结合跨层秩分配与低秩量化技术，首次在压缩视觉语言模型的同时实现精度提升。实测显示，在普通RTX 4070上推理速度提升13.1倍，KV缓存减少80%以上——这可能是VLM走向端侧部署的关键一步。原创 2025-11-18 10:30:04 · 906 阅读 · 0 评论 -
AI Agent淘汰的到底是什么？是这种工作模式！
AI编程早已超越自动补全。如今的AI Agent能理解需求、规划任务、执行开发甚至自我修复，正在重构软件工程的底层逻辑。本文系统剖析Agent如何从工具演变为执行主体，揭示“提示驱动开发”新范式，并拆解单Agent与多Agent战术选择、效能提升路径、七大落地场景及技术内核。这不是程序员的末日，而是“人机协作”新时代的开端——被淘汰的，是只写代码不思考的工作模式。原创 2025-11-16 18:17:21 · 656 阅读 · 0 评论 -
深度搜索 ≠ RAG：厘清两种“智能检索”技术的本质差异与协同可能
你是否以为“深度搜索”只是RAG的另一种叫法？其实两者目标、架构和适用场景截然不同。本文从原理出发，拆解Deep Search如何优化检索本身，而RAG如何用检索增强生成；并结合笔者在Agent与RAG项目中的实战体会，说明何时该用哪种技术——甚至为何它们常常要一起上。原创 2025-11-14 13:46:45 · 1641 阅读 · 0 评论