大模型工程

2026年新年第三天，Claude Code的创始人兼负责人Boris Cherny进行了一场线上教学，亲自演示了他使用这款AI编程工具的个人工作流。 他表示，自己的配置可能“简单”得令人意外。Claude Code开箱即用的体验已经非常出色，因此他个人并未进行太多自定义设置。 Boris强调，使用Claude Code没有所谓的“标准答案”。该工具在设计之…

关键词：通用子空间、深度神经网络、低秩子空间、模型可复用性、权重空间分析 在大模型时代，一个核心矛盾始终困扰着研究者：我们训练的模型规模持续增长（从百亿到万亿参数），但每次为适配新任务都需要从头微调或训练全新模型。这不仅消耗海量算力，还导致严重的参数冗余。例如，排除任务特定的输入/输出层后，存储500个Vision Transformer（ViT）模型约需8…

长期以来，AI领域一直怀揣着一个宏大的梦想：创造出能够像人类一样直观理解物理世界，并在从未见过的任务和环境中游刃有余的智能体。 传统的强化学习方法往往比较笨拙，需要通过无数次的试错和海量的样本才能学到一点皮毛，这在奖励信号稀疏的现实环境中效率低下。 为了打破这一僵局，研究者们提出了“世界模型”这一概念，即让智能体在脑海中构建一个物理模拟器，通过预测未来状态来…

IQuest-Coder-V1：性能超群的代码大模型 近期，一个名为 IQuest-Coder-V1 的代码大模型系列在科技领域引发广泛关注。 在最新的SWE-Bench Verified榜单中，其40B参数版本取得了81.4%的成绩，表现超越了Claude Opus-4.5与GPT-5.2等模型。 除了基准测试成绩，其实际代码生成能力同样引人注目。例如，当…

近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的“一次检索 + 一次生成”范式，难以支撑多步推理与长期研究流程，由此催生了深度研究（Deep Research, DR）这一新方向。 然而，随着相关工作的快速涌现，DR的概念也在迅速膨胀并趋于碎片化：不同工作在系统实现…

从BERT到Genie：掩码范式如何铺就通往AGI的世界模型之路 从OpenAI的Sora到Google DeepMind的Genie，2025年无疑是世界模型 （World Model） 的爆发之年。 然而，繁荣的背后是概念的混战：世界模型究竟是什么？是强化学习里用来训练Agent的环境模拟器？是看过所有YouTube视频的预测模型？还是一个能生成无限3D…

GraphMind：构建具备深度推理能力的全栈Agentic RAG架构 本文介绍一套可用于生产环境的完整架构，该架构利用GraphRAG流水线将复杂的非结构化数据转化为高准确度、可检索的知识。我们将阐述Chonkie如何通过语义切分保留上下文，Neo4j如何同时存储向量和图表示以实现双重检索，以及LiteLLM如何编排推理流程。同时，文章将解释系统如何通过…

Vibe Coding 再次被证明“被吹得有点过了”！ 过去一年，自前 OpenAI 创始成员 Karpathy 引燃“Vibe Coding”概念后，整个 AI 编程赛道以十倍速热闹起来。LLM 厂商们以“肉眼都快分不清”的速度在编程能力上进行疯狂代际提升，智能编程也从最初的“超级自动补全”进化到了 Agentic 的自主编程时代。 如今，关于 Vibe …

智能增长的瓶颈：300亿美元能否买到超越GPT-4的模型？ 2026年将至，ChatGPT发布三周年，但关于“AI瓶颈期” 的焦虑正达到顶峰。 当全行业都在讨论如何通过量化、蒸馏来“省钱”时，新加坡国立大学校长青年教授、潞晨科技创始人尤洋 却提出了一个更为本质的拷问： 如果给你300亿美元预算，今天我们真的能训出比GPT-4强出几个维度的模型吗？ 在《智能增…

LangChain 系统性能深度对比：Python 与 Go 在 AI 应用中的实战评测 Lovable，这家高速增长的 AI 公司，今年将其后端从 Python 迁移到 Go，将服务器使用和部署时间从约 15 分钟降至约 3 分钟。Go 正日益被视为现代 AI 系统的理想语言，从高吞吐的 RAG 管道到多工具的 Agent。 但若要真正评估 Go 在生产级…