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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。
- Agentic AI：数据碎片化与 LLM 推理的双重挑战
面向工业物联网系统的 AI agent - 不要被动反应，要主动回应：我们为何重构了 SDLC 来守住专注
创业文化建立在多任务并行之上，可人脑不是这么造的。本文讲讲我们怎样重新设计 Ewake 的 SDLC，不惜代价守住团队的专注力。 - 用 LLM-as-a-Judge 评估 Netflix 剧集简介
会员登录 Netflix 后，最难的选择之一就是看什么。难点不在于选择太少——片库里有成千上万部作品——而在于，要从中找到最吸引人的那一部，既复杂又高度因人而异。为此，我们会向会员推送个性化推广素材，其中尤其重要的是剧集简介——一段简短的描述，点出关键剧情，并给出类型、主创等线索。 - AI 平台之争已经打响
Anthropic 本周发布 Claude Managed Agents，是迄今为止表明 AI 市场进入新阶段的最明确信号。这不只是又一次模型发布，而是 Anthropic 从卖智能转向卖执行基础设施：安全沙箱、长时运行会话、编排和治理，并把这些和 Claude Code 等现有产品串到一起。
- AI token 稀缺与街机经济学
算力成本节节攀升，逼着设计师重新掂量自己的预期。 - 把 Claude Code 改造成多 agent 工程流水线：一套跑了几个月的生产级 agent harness 实录
一个孤立的编码 agent，本质上是泡在罐子里的大脑。它会思考、会生成代码、会调函数——但它没法在凌晨三点回你的 Slack 私信，没法重跑一个挂掉的 CI，没法处理刚冒出来的 merge 冲突，也记不住昨天某位 reviewer 提的问题至今还没人答。 - 用强化学习控制机械臂为人体按摩
用交互式强化学习实现最优行为 - 游戏 AI 的关键不在于智能
有那么一类反复出现的内容——游戏开发者大会的演讲、博客文章、Twitter 长帖——总有人哀叹游戏 AI 相比现代机器学习"落后了"。叙事方式几乎一模一样：AlphaGo 击败了世界冠军，GPT-4 能写代码，可我们的 NPC 还在往墙上撞、在空地上找掩体。为什么这道鸿沟一直没填上？游戏 AI 怎么会这么原始？ - 体面地使用 AI 的若干准则
随着公司纷纷采用 AI 工具，大量时间被花在从安全、合规乃至成本角度去思考 AI 政策上。但很多管理者都忽略了一件事：在团队这个整体的语境里，自己的成员到底应该如何与 AI 协作。这留下了许多悬而未决的张力，是时候让管理者站出来定一些准则了——不只是规定怎样使用 AI 才算"获批"，还要规定怎样使用 AI 才算体面。 - AI 螺旋：找到你与 AI 共同进化的阶段
如果你大量时间都花在写 prompt、检查每一条 AI 输出、修正错误上——那你是在对 AI 做微观管理。绝大多数人都是从这里起步的。 - 科技行业自找的清算。又一次。
2007 年，我在澳大利亚墨尔本做 IT 咨询。那段时间经手的项目很多，其中一次，是替一家美国大型金融公司替换他们的汽车金融应用，尤其是我跟他们那位支持工程师打交道的经历，给了我一个至今难忘的行业视角。 - 你家的猫比 ChatGPT 更懂这个世界——一位 AI 教父刚刚为此离开了 Meta
我叫 Deepak Kumar，是个软件工程师，老是在技术的各个角落里反复爱上又厌倦。我之所以写东西，是因为只有把一件事讲给陌生人听，才能真正搞清楚自己到底有没有弄懂。所以别把这篇当成讲座，就当是你坐到我对面，问了一句"等等，现在 AI 圈到底在吵什么？"，我们随便聊聊。
- 上下文工程，才是新的护城河
几个月前我有了一个想分享的领悟。打造 NomNow（一款支持多模态记录的对话式 AI 卡路里追踪应用）以来，这是我撞见过的最有用的一套思考框架。 - 我如何把相册变成一个自主 AI Agent——完整指南
读完这篇指南，你会拥有一个完全跑在自己机器上的端到端 agent。你可以丢给它一句话，比如"那张暖暖的黄金时刻照片，就是旅途中我们在路边小饭馆停下来那次拍的"，它能在 100 毫秒内从相册里把图找出来——整个过程内存占用不到 1 GB，花费精确地是零美元。 - LLM-as-a-Judge：用大模型来做评估
LLM-as-a-Judge，以及在人工质量评分之外其他可扩展的补充手段…… - 通往 Multi-Head Latent Attention 之路
人人都在谈 transformer 怎么扩展（scale），谈它怎么记忆的人却少得多。但实话说，对今天任何一个跑在生产里的 LLM 来说，KV cache 才是说了算的那个——它决定你的上下文长度、吞吐量、GPU 账单，以及你能部署在什么样的硬件上。Multi-Head Latent Attention（MLA）出自 DeepSeek-V2，是我见过对这个瓶颈最优雅的一次进攻。