大语言模型的记忆革命:从上下文到权重注入的未来路径
本文深度还原了Jack Morris在2025年Cornell演讲的核心洞见,聚焦大语言模型(LLM)如何突破知识边界,从上下文窗口、检索增强生成(RAG)到将知识直接训练进模型权重。通过真实案例、前沿技术对比和行业趋势,帮助你理解下一代AI系统的构建方法。
本文深度还原了Jack Morris在2025年Cornell演讲的核心洞见,聚焦大语言模型(LLM)如何突破知识边界,从上下文窗口、检索增强生成(RAG)到将知识直接训练进模型权重。通过真实案例、前沿技术对比和行业趋势,帮助你理解下一代AI系统的构建方法。
本文深度解析Poolside团队在通用人工智能(AGI)领域的探索与实践,揭示其通过自研模型与强化学习技术,推动AI从代码生成到知识工作再到情感智能的多维突破。文章还展望了AI应用的未来形态及行业合作新机遇,为读者提供前沿洞见。
本文带你走进Jared Zoneraich在AI Engineer大会上的精彩分享,揭示Claude Code背后的简约哲学、工具选择、团队重塑,以及AI Agent领域的最新趋势与真实案例。通过创业者的亲身经历和行业观察,读者将获得关于AI编码代理、模型演进、产品设计的独特视角。
本文深度解析Northwestern Mutual在金融行业推动生成式AI与BI融合的GenBI项目,从数据治理、信任构建到产品化路径,揭示大企业如何在风险与创新之间取得平衡。通过真实数据驱动、逐步迭代和可控风险管理,GenBI为企业智能化转型提供了宝贵经验。
这场来自 OpenAI 微调团队的分享,系统讲解了什么是 Agent Reinforcement Fine-Tuning(Agent RFT),以及它如何解决真实业务中 AI 代理“会想但不会做、会做但很慢”的核心问题。通过多个一线客户案例,演讲者展示了 Agent RFT 在工具调用、延迟控制和少样本学习上的独特价值。
Anthropic的哲学家Amanda Askell在访谈中,深入探讨了AI模型Claude的伦理、对齐、身份认同与未来风险。她分享了哲学与工程实践的张力、AI模型“心理”健康、以及AI与人类关系的复杂性,为AI发展提供了独特的思考路径。
随着StarCloud将Nvidia H100 GPU送入轨道,太空数据中心的概念正从科幻走向现实。本文深度解析StarCloud的技术突破、行业意义与未来挑战,带你洞见AI算力与绿色能源的新边疆。
本文基于Juicebox联合创始人David Paffenholse在Y Combinator的分享,系统梳理了初创公司招募首批工程师和销售的独特策略、真实案例与实操细节。你将看到招聘如何像销售一样需要“主动出击”和“个性化打动”,并获得一线创业者在人才争夺战中的经验教训。
这是一份基于500名一线工程师的真实调查,揭示了2025年AI工程的实际状态:经验丰富的工程师依然“很新手”,LLM已无处不在,但工程体系却明显滞后。演讲用大量数据和幽默,勾勒出一个快速演进却充满结构性痛点的行业。
Gabber CTO Neil Dwyer 分享了他们托管开源语音模型 Orpheus 的一线经验:从实时语音的成本压力出发,深入讲述音频 token、LoRA 微调、延迟控制与一致性哈希负载均衡,解释如何在真实生产环境中把语音 AI 的单位成本压到极低。