AIGC

过去的 AI工具 大多一次只服务一个人，如今多个大模型智能体开始像团队一样协作。本文用通俗的方式讲清多智能体系统的分工机制、核心工程难点，以及它在研究、办公、内容生产中的真实用法与当前边界，帮你理性看...

知识蒸馏让参数动辄千亿的大模型，把能力「压缩」进小得多的轻量模型。本文用通俗语言讲清教师模型、学生模型与蒸馏损失三个核心概念，以及蒸馏如何降低推理成本、推动生成式AI与AIGC在手机和端侧落地，并盘点...

当真实互联网数据逐渐告急，合成数据成为大模型训练的新燃料。本文用通俗语言讲清什么是AI合成数据、它如何帮助生成式AI与AIGC突破数据瓶颈，以及普通人该怎样看待这场隐秘的供给侧变革。

各家大模型发布时总爱晒分数，但那些MMLU、推理榜、代码分到底代表什么？本文用通俗语言讲清AI模型评测的原理、常见基准与局限，教你理性看待生成式AI与AIGC工具的成绩单，不被营销数字带偏。

大模型只会「说话」？本文用通俗语言拆解工具调用（Function Calling）与MCP协议的原理，看人工智能如何通过连接数据库、浏览器、代码等外部工具，从聊天机器人升级为能动手干活的AI助手，并盘...