大语言模型LLM - 第18页

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

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

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。

这是Gemma 3 27b vs. 阿里千问QwQ 32b vs. Mistral 24b vs. Deepseek r1测试。上周，谷歌和Mistral公司分别发布了两个新的人工智能模型，叫做

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

AI教父杨立昆（Yann LeCun）最近在访谈中说：我们无法仅通过扩大 LLM 规模就获得人类水平的人工智能。他一直多次唱空语言模型，这次是否猜中了，还是类似上海爷叔对股市的预测？在完整的播客里，他解释说，他认为“推理”是建立在 LLM（大型语

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。

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

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。

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

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

前谷歌中国区负责人李开复正在调整他的人工智能初创公司01.AI，全面采用Deepseek的开源模型，并认为这对OpenAI的商业模式构成了挑战。

基于纯 Rust 的 LLM 推理引擎，由 Candle 框架提供支持。 Crane 专注于利用 candle 框架中内核的强大功能来加速 LLM 推理速度，同时减少开发开销，使其在 CPU 和 GPU 上都具有可移植性和快速运行模型。 <

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

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。

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：

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

Docker Model Runner 通过消除复杂设置、处理依赖项和优化硬件，使运行大模型 LLM 变得毫不费力为基于云的推理提供安全、低延迟的替代方案，所有这些都无缝集成到 Docker Desktop 中。直接从 Dock