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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。

本文基于Aman Khan在AI Engineer World Fair的现场演讲，深度解读AI产品经理（AIPM）在推动AI应用落地时面临的挑战、独特方法论和真实案例。你将看到从自驾车到生成式AI的评测演变，以及如何用“评测”取代传统需求文档，打造更可靠的AI产品。

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。

这场演讲不是在讲“为什么要做评估”，而是直面一个更残酷的问题：当LLM真正进入生产环境，评估体系该如何跟上复杂度和速度？Dat Ngo结合大量真实落地经验，给出了一套围绕可观测性、信号设计和工程化迭代的评估方法论。

这场由OpenAI工程师Ilan Bigio带来的分享，系统梳理了三种主流微调方式——SFT、DPO与RFT——以及它们各自解决的问题边界。与其把微调当成“最后的魔法”，他更强调一种工程化、循序渐进的思路：什么时候提示工程就够了，什么时候必须动用微调，以及如何避免投入巨大却收益有限。

当大多数公司直接接入现成AI工具时，Jane Street却选择了一条更难的路：围绕自研语言生态，从数据、训练到编辑器，重新打造AI开发工具链。这篇文章还原了他们如何在“模型不懂OCaml”的现实下，把大语言模型真正变成可用生产力。

这篇文章梳理了Magenta负责人Doug Eck在YC播客中的核心观点，讨论机器学习如何参与音乐与艺术创作。你将看到艺术家真实的使用方式、监督学习在创作中的角色，以及人类对“机器创作”的深层焦虑。

在这场演讲中，Bespoke Labs 创始工程师 Ryan Marten 复盘了 OpenThoughts 项目的完整探索过程：为什么 DeepSeek R1 的成功让他们意识到“数据配方”才是推理模型的关键，以及他们如何通过系统化实验，把监督微调（SFT）的推理能力推到新的高度。

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