大语言模型LLM - 第14页

人工智能编码助手 Cursor 最近做了一件挺有意思的事，它告诉一个叫“janswist”的用户，让他自己写代码，而不是依赖 Cursor 帮他完成。这让我们看到了机器人在工作中也能有自己的“态度”。事情是这样的：janswist 用 Cursor 这个

在使用大模型时，应该从第一性原理（First Principles）思考，而不是依赖过去的模式匹配，可以帮助我们更好地预见和应对未来的变化。这种方法强调从最基本的原理出发，重新构建对问题的理解，而不是简单地依赖过去的经验或现有的框架。以下是对这一观点的详

Andrej Karpathy认为：现在大部分内容还是写给人类看的，而不是给LLM（大型语言模型）用的。他认为：2025年应该开始转变为：99.9%的注意力将会是LLM的注意力，而不是人类的注意力。

关于用大型语言模型（LLM）帮忙写代码的网上讨论，总会有一些开发者跳出来说他们的体验很糟糕。他们常常问自己到底哪里做错了——为什么有些人说效果特别好，而他们自己试了却发现问题一大堆？用LLM写代码其实挺难的，也不那么直观。要想搞清楚怎么用它、什么

在使用大模型自动生成代码时需要注意的12大陷阱，可作为AI自动编程和Vibe编程的最佳实践，将氛围感拉满： 1、你要停止挖掘现在的AI模型在遇到问题时，不太懂得停下来思考。比如说，你想做一个功能X，但在做的过程中发

过去几年，大家都在猜人工智能下一步会怎么发展。是搞代理智能体？推理机？还是真正的多模态？我觉得现在可以这么说：模型本身就是产品。现在的研究和市场发展都在往这个方向走：

Mistral Small 3.1 是一个很厉害的、真正优秀的本地模型，用的是 Apache 2.0 许可证。现在的 AI 应用需要很多功能——比如处理文字、理解多种类型的输入（比如图片）、支持多种语言、还能处理很长的上下文内容，同时还要反应快、成本低。

模型上下文协议（MCP）就像是AI应用程序的“万能插头”——USB-C接口。就像USB-C可以让你用同一个接口连接各种不同的设备一样，MCP也让你的AI应用程序能够用一种标准化的方式连接到各种各样的数据源和工具。接下来，我们用大白话一步步解释MCP是啥。

Gemma 3 现已在 Unsloth 中进行微调 - 速度提高 1.6 倍，VRAM 减少 60% Gemma 3 现已在 Unsloth 中支持微调，显著提升了训练效率。Unsloth 通过优化算法和硬件适配，使微调速度提高了 1.6 倍，同时

人工智能驱动的本地自动化助手，让你的计算机为你工作，类似manus和

Transformer 是一种神经网络结构，现在特别火，主要用来做文本生成、机器翻译之类的任务。但在 Transformer 之前，大家用的是 RNN 和 LSTM 这种模型来处理序列数据（比如一句话）。不过，这些模型有个问题：它们不太擅长处理长距离的依赖关系。因为它们是按顺序处理数据的，很

DeepSeek给全世界的余波还未消，来自华人Manus又铺天盖地在各大自媒体抖音账号轮番炒作了一次，但是这可能暴露了自己的不专业，因为DeepSeek火爆有理论

OpenAI今天发布的另一项重大公告：用于构建“代理/智能体/agent”的 Python 库（ openai-agents），以替代他们之前的swarm 研

谷歌认为自家Gemma 3是“世界上最好的单加速器模型”，在单个 GPU 上比 Facebook 的 Llama、DeepSeek和 OpenAI 的模型都强，而且在

这篇文章通过非传统的方式探讨了Transformer模型的工作原理，强调了它们作为状态模拟器的角色，能够根据上下文动态调整预测状态。作者分享了自己通过实验和代码分析逐步理解模型的经验，指出温度参数如何影响输出分布，并展示了模型在ASCII艺术生成等任务中的泛化能力。文章鼓励通过实践和质疑来建

Nvidia 在 2025 年的 GTC 大会上推出了一堆新产品和新技术，准备迎接 AI 推理的新时代。这次发布会的重点是 BlackwellUltra 平台。

这是来自Thane Ruthenis的AI悲观预测一文，作者认为，尽管这些模型在某些方面表现出色，但它们并没有达到真正的通用人工智能（AGI）的水平。以下是对这段文字的简化解释：模型的个性：通过让模型具有更好的个性，可以更容易地判断它们是否“聪明”。例如，Sonnet 3.5

Google Deepmind 推出了一个叫 Gemma 3 的新一代开放式 AI 模型。这个模型的特点是占用空间小但性能高，所以它可以在单个 GPU 或 TPU 上运行。 Google Deepmind 说，虽然这些模型体积小，但在初步测试中，它