編者按：Google新推出的A2A與Anthropic的MCP到底有何區(qū)別？它們是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系還是互補(bǔ)的技術(shù)？本文通過(guò)一個(gè)規(guī)劃夏威夷旅行的生動(dòng)案例，清晰拆解了這兩大協(xié)議的本質(zhì)區(qū)別：MCP更像是為單個(gè)AIAgent賦能的“超能力工具箱”，而A2A則是構(gòu)建了AIAgent專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)間的“協(xié)作網(wǎng)絡(luò)”。作者基于實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，揭示了影響實(shí)際應(yīng)用這兩種協(xié)議的3項(xiàng)技術(shù)差異，同時(shí)還解讀了二者互為補(bǔ)充而非競(jìng)爭(zhēng)的真實(shí)關(guān)系。作者ZacharyHuang編譯岳揚(yáng)01引言：協(xié)作式...

編者按：當(dāng)前AI基礎(chǔ)模型的商業(yè)前景正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。開(kāi)源模型的性能日益接近甚至在某些領(lǐng)域超越閉源產(chǎn)品，高昂的推理成本讓訂閱制模式的盈利空間被嚴(yán)重?cái)D壓，而價(jià)格戰(zhàn)使API服務(wù)利潤(rùn)率持續(xù)下滑。這些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題正迫使每一個(gè)在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)或投資的人重新思考商業(yè)策略。本文作者基于一線市場(chǎng)觀察和深度行業(yè)洞察，提出了一套商業(yè)模式組合拳。首先，文章深入分析了基礎(chǔ)模型的兩大主要商業(yè)模式——訂閱制和API服務(wù)，并指出API模式雖...

編者按：在人工智能發(fā)展的新階段，我們?cè)撊绾慰创龜?shù)據(jù)的角色與價(jià)值？當(dāng)生成式AI讓數(shù)據(jù)唾手可得，專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的“數(shù)據(jù)護(hù)城河”究竟該如何構(gòu)建？我們今天為大家?guī)?lái)的文章，作者的觀點(diǎn)是：在生成式AI時(shí)代，數(shù)據(jù)從未失去其“黃金屬性”，只是淘金（價(jià)值挖掘）的方式變了。文章以大數(shù)據(jù)時(shí)代與AI時(shí)代的對(duì)比為切入點(diǎn)，指出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集模式已被顛覆——大語(yǔ)言模型（LLM）不僅降低了內(nèi)容生成成本，還通過(guò)高頻交互創(chuàng)造了海量高價(jià)值對(duì)話數(shù)...

編者按：這篇技術(shù)解析詳細(xì)闡述了DeepSeekV3Base的預(yù)訓(xùn)練階段所采用的關(guān)鍵技術(shù)。文章重點(diǎn)介紹了三項(xiàng)核心技術(shù)：DocumentPacking技術(shù)有效解決了輸入序列長(zhǎng)度差異導(dǎo)致的資源浪費(fèi)問(wèn)題；FillintheMiddle（FIM）采用PSM框架和特殊tokens，使模型具備上下文感知的中間內(nèi)容生成能力；基于YaRN的長(zhǎng)上下文窗口擴(kuò)展技術(shù)則通過(guò)頻率插值策略解決了位置編碼的擴(kuò)展挑戰(zhàn)。隨后，文章詳細(xì)描述了DeepSeekV3Base的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程，包括數(shù)據(jù)構(gòu)建、訓(xùn)練策...

編者按：當(dāng)你面對(duì)需要高質(zhì)量逆向推理能力的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型是否讓你感到力不從心？在詩(shī)歌逆向補(bǔ)全、邏輯逆向推導(dǎo)等任務(wù)中，為什么即使是GPT4o這樣的強(qiáng)大模型也會(huì)表現(xiàn)失常？文章深入介紹了LLaDA(LargeLanguageDiffusionwithmAsking)這一創(chuàng)新模型的工作原理、訓(xùn)練過(guò)程與性能表現(xiàn)。與傳統(tǒng)自回歸模型不同，LLaDA借鑒了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的擴(kuò)散模型思想，通過(guò)逐步去除掩碼來(lái)生成文本，而非從左到右逐個(gè)生成token。性能測(cè)試顯...

編者按：當(dāng)你向AI助手詢(xún)問(wèn)API細(xì)節(jié)時(shí)，它是否經(jīng)常被文檔中的導(dǎo)航欄、樣式表等無(wú)關(guān)內(nèi)容干擾，給出模棱兩可的答案？AI助手已成為開(kāi)發(fā)者不可或缺的得力助手。然而，它們?cè)谔幚砭W(wǎng)站內(nèi)容時(shí)往往受限于有限的上下文窗口，加上HTML頁(yè)面中大量非核心內(nèi)容的干擾，導(dǎo)致理解效率低下。本文深入剖析了新興的LLMs.txt標(biāo)準(zhǔn)如何巧妙解決這一問(wèn)題。這個(gè)由??Answer.AI??聯(lián)合創(chuàng)始人JeremyHoward提出的解決方案，通過(guò)提供優(yōu)化的markdown格式文檔...

編者按：在實(shí)時(shí)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中，大語(yǔ)言模型的推理速度直接影響用戶(hù)體驗(yàn)。傳統(tǒng)模型通過(guò)逐詞元預(yù)測(cè)（nexttokenprediction）生成文本，每次僅預(yù)測(cè)一個(gè)詞元的方式導(dǎo)致長(zhǎng)文本生成耗時(shí)較長(zhǎng)。這種延遲在對(duì)話系統(tǒng)和內(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)中尤為明顯，已成為阻礙用戶(hù)沉浸體驗(yàn)的主要障礙。本文深入探討了DeepSeekV3模型的多詞元預(yù)測(cè)技術(shù)（MultiTokenPrediction,MTP）。與現(xiàn)有方法（如獨(dú)立預(yù)測(cè)多個(gè)詞元導(dǎo)致邏輯斷裂）不同，DeepSeek創(chuàng)新性地通過(guò)...

編者按：群組相對(duì)策略?xún)?yōu)化（GRPO）如何讓小型專(zhuān)用模型在特定任務(wù)上實(shí)現(xiàn)性能提升？我們今天為大家?guī)?lái)的這篇文章展示了如何使用GRPO，訓(xùn)練一個(gè)僅有1.5B參數(shù)的Rust代碼生成模型，實(shí)現(xiàn)性能大幅提升。文章詳細(xì)介紹了作者基于Qwen2.5Coder1.5BInstruct模型使用GRPO技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。作者選擇Rust語(yǔ)言作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，利用其嚴(yán)格的編譯器和完善的工具鏈作為反饋機(jī)制，構(gòu)建了一套基于格式驗(yàn)證與Cargo的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。通過(guò)單次GRPO訓(xùn)練...

編者按：在混合專(zhuān)家模型（MoE）的實(shí)踐中，負(fù)載不均衡儼然已成為制約模型性能提升的關(guān)鍵瓶頸之一。傳統(tǒng)的均衡策略往往需要引入復(fù)雜的輔助損失函數(shù)，不僅增加了訓(xùn)練的復(fù)雜度，還可能干擾模型的核心學(xué)習(xí)目標(biāo)。工程師們?cè)谔嵘Ｐ托实牡缆飞希恢笨嗫嘧穼ぶ粋€(gè)優(yōu)雅而高效的平衡解決方案。DeepSeek團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)研究，為這一長(zhǎng)期困擾業(yè)界的技術(shù)難題提供了令人耳目一新的解決思路：通過(guò)在門(mén)控分?jǐn)?shù)中直接添加專(zhuān)家層面的偏置項(xiàng)，在絕大...

編者按：你是否曾經(jīng)用最先進(jìn)的大語(yǔ)言模型處理企業(yè)文檔，卻發(fā)現(xiàn)它把財(cái)務(wù)報(bào)表中的“$1,234.56”讀成了“123456”？或者在處理醫(yī)療記錄時(shí)，將“0.5mg”誤讀為“5mg”？對(duì)于依賴(lài)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的運(yùn)營(yíng)和采購(gòu)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這些問(wèn)題不僅影響工作效率，更可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)損失、法律風(fēng)險(xiǎn)甚至造成醫(yī)療事故。本文深入揭示了大語(yǔ)言模型在OCR任務(wù)上的根本局限，不只是指出問(wèn)題，更從技術(shù)原理層面詳細(xì)分析了出現(xiàn)這些問(wèn)題的內(nèi)在機(jī)制。這些見(jiàn)解來(lái)自Pulse項(xiàng)...

編者按：AI應(yīng)用如何像智能終端連接配件一樣，無(wú)縫集成多樣化的工具和數(shù)據(jù)源？答案或許就藏在近期熱議的「模型上下文協(xié)議（MCP）」中。我們今天帶來(lái)的這篇文章，作者的核心觀點(diǎn)是：MCP通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，讓AI應(yīng)用與外部工具、數(shù)據(jù)的交互如同USBC接口一般高效且靈活，徹底改變傳統(tǒng)API架構(gòu)的僵化限制。文章詳細(xì)介紹了MCP的核心架構(gòu)，包括Host（提供AI交互環(huán)境的應(yīng)用程序）、Client（實(shí)現(xiàn)與MCPServers通信）和Server（提供特定能...

編者按：為什么說(shuō)DeepSeekMoE的“共享專(zhuān)家隔離”設(shè)計(jì)，既能保留通用知識(shí)又能減少冗余？傳統(tǒng)MoE的專(zhuān)家真的“專(zhuān)精”嗎？傳統(tǒng)MoE專(zhuān)家易“崩潰”，DeepSeekMoE如何通過(guò)“更細(xì)粒度的專(zhuān)家分割”讓每個(gè)專(zhuān)家專(zhuān)注更小領(lǐng)域，解決負(fù)載不均衡問(wèn)題？作者巧妙地用餐廳廚師的比喻，將抽象的技術(shù)概念形象化——是聘用一位熟悉多種菜系的廚師，還是聘用多位各有專(zhuān)長(zhǎng)的廚師更明智？隨后，文章深入剖析了DeepSeekMoE的兩大創(chuàng)新：更細(xì)粒度的專(zhuān)家分割...

編者按：模型在生成長(zhǎng)序列文本時(shí)，鍵值緩存占用的顯存是否讓GPU不堪重負(fù)？如何在保持模型性能的同時(shí)有效降低大語(yǔ)言模型推理階段的內(nèi)存占用？每一次模型推理，大量重復(fù)計(jì)算和龐大的內(nèi)存占用不僅大幅增加了運(yùn)營(yíng)成本，還嚴(yán)重限制了模型的批處理能力和響應(yīng)速度。多查詢(xún)注意力機(jī)制（MQA）和分組查詢(xún)注意力機(jī)制（GQA）雖能部分緩解問(wèn)題，但往往以犧牲模型性能為代價(jià)。DeepSeek團(tuán)隊(duì)在模型優(yōu)化過(guò)程中開(kāi)發(fā)的多頭潛在注意力機(jī)制（MLA）為...

編者按：如何有效地為推理模型編寫(xiě)最佳提示詞？對(duì)于OpenAI推出O1和O3mini等這些專(zhuān)為深度推理而設(shè)計(jì)的模型，傳統(tǒng)的提示詞工程技巧是否仍然適用？我們今天為大家?guī)?lái)的這篇文章，作者的觀點(diǎn)是：推理模型與傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型在提示詞處理方式上有本質(zhì)不同，需要采用更簡(jiǎn)潔直接的提示詞策略來(lái)充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。文章首先深入剖析了OpenAI的O1O3mini與GPT4o三大模型的核心差異：1.O1O3mini內(nèi)置深度推理鏈，無(wú)需顯式引導(dǎo)即可自主分析，而GP...

編者按：在使用大語(yǔ)言模型時(shí)，如何在保證輸出質(zhì)量的同時(shí)降低成本？在眾多數(shù)據(jù)輸出格式中，究竟應(yīng)該如何選擇？我們今天為大家?guī)?lái)的文章中，作者通過(guò)實(shí)際測(cè)試給出建議：在某些場(chǎng)景下，相比廣泛使用的JSON格式，不妨考慮一下其他數(shù)據(jù)格式，做一些測(cè)試，挑選出既能控制成本又能保證穩(wěn)定性和速度的最佳選項(xiàng)。文章通過(guò)對(duì)比TSV、CSV、ColumnarJSON、YAML、TOML和JSON六種格式，從token使用量、響應(yīng)時(shí)間和實(shí)用性三個(gè)維度進(jìn)行了深入分析...

編者按：提到DeepSeek，大家可能更熟悉R1模型——這款以低成本、高性能和開(kāi)源特性顛覆行業(yè)的語(yǔ)言模型，而今天這篇文章介紹的DeepSeekJanusPro，通過(guò)創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，在性能上超越了同領(lǐng)域的眾多頂尖專(zhuān)用模型（JanusPro7B在圖像理解和圖像生成兩方面都超越了LLaVA、Dalle3和SDXL這樣的主流選手）。本文深入解析了JanusPro的技術(shù)細(xì)節(jié)，從其核心設(shè)計(jì)原則到具體的圖像編碼器選擇，再到訓(xùn)練過(guò)程的三個(gè)階段，全面展示了JanusPro如何通...

編者按：AI落地又一次迎來(lái)拐點(diǎn)了嗎？當(dāng)模型蒸餾技術(shù)能以零頭成本復(fù)刻頂尖AI性能，傳統(tǒng)巨頭的商業(yè)壁壘是否已形同虛設(shè)？我們今天為大家?guī)?lái)的文章，作者的核心觀點(diǎn)是：以深度求索（DeepSeek）R1模型為代表的高效推理技術(shù)，正在顛覆AI經(jīng)濟(jì)的底層規(guī)則，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)入“輕量化革命”時(shí)代。文章重點(diǎn)圍繞三大話題展開(kāi)：R1模型的革新性訓(xùn)練方案：通過(guò)純強(qiáng)化學(xué)習(xí)的R1Zero生成合成數(shù)據(jù)，結(jié)合三重獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，使模型以極低推理成本實(shí)現(xiàn)與OpenA...

編者按：你是否曾經(jīng)遇到過(guò)這樣的困擾：在開(kāi)發(fā)基于RAG的應(yīng)用時(shí)，實(shí)時(shí)檢索的延遲讓用戶(hù)體驗(yàn)大打折扣？或者在處理復(fù)雜查詢(xún)時(shí)，檢索結(jié)果的不準(zhǔn)確導(dǎo)致回答質(zhì)量不盡如人意？在當(dāng)前大語(yǔ)言模型應(yīng)用大規(guī)模落地的背景下，這些挑戰(zhàn)正成為制約產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)RAG方案中的檢索延遲、準(zhǔn)確性波動(dòng)以及系統(tǒng)復(fù)雜度，都在考驗(yàn)著開(kāi)發(fā)者的耐心和智慧。緩存增強(qiáng)生成（CAG）技術(shù)巧妙地利用了新一代大語(yǔ)言模型處理長(zhǎng)上下文的能力，通過(guò)預(yù)加載...

編者按：還在為訓(xùn)練推理模型燒光算力預(yù)算而發(fā)愁？當(dāng)開(kāi)源小模型遇上數(shù)學(xué)題就“智商掉線”，如何低成本突破性能瓶頸？傳統(tǒng)RLHF動(dòng)輒百萬(wàn)級(jí)算力投入，讓多少團(tuán)隊(duì)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)門(mén)前望而卻步；格式混亂、邏輯斷層、答案偏差——這些模型推理的頑疾是否也在阻礙你的AI產(chǎn)品落地？本文深入解析DeepSeek團(tuán)隊(duì)突破性的GRPO（群組相對(duì)策略?xún)?yōu)化）技術(shù)，這項(xiàng)創(chuàng)新將強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需計(jì)算資源幾乎減半，甚至可以結(jié)合LoRA在普通消費(fèi)級(jí)GPU上進(jìn)行模型訓(xùn)練。...

編者按：人工智能真的能“推理”嗎？我們是否正在用過(guò)于狹隘的人類(lèi)思維，限制了對(duì)AI推理能力的認(rèn)知？我們今天為大家?guī)?lái)的文章，作者的觀點(diǎn)是：AI的推理能力不應(yīng)被簡(jiǎn)單地用“人類(lèi)中心主義”的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)否定。文章重點(diǎn)揭示了三個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容：推理能力的定義應(yīng)更加開(kāi)放，不應(yīng)局限于傳統(tǒng)人類(lèi)思維模式通過(guò)多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試（如HellaSwag、WinoGrande），AI在推理任務(wù)中已展現(xiàn)出顯著能力我們需要以更開(kāi)放的心態(tài)，將AI視為一種獨(dú)特的“外星智...

您好，我這邊顯示正常呀