最近论坛里总有人讨论“上下文窗口”到底有多重要，我倒觉得这是一个很容易被低估、也很容易被神化的概念。很多人一听到某个模型支持几十万字上下文，就立刻觉得它一定更聪明、更适合所有任务。但实际用下来会发现，上下文窗口像一个人的桌面：桌面越大，能摊开的资料越多，可不代表这个人就一定会整理、会抓重点、会做判断 ...

最近身边聊 AI 的人越来越多，大家一开口就是“我要不要微调一个模型”。我发现很多人对“微调”这件事有点误会，好像只要把资料丢进去训练一下，模型就会瞬间变成某个领域的专家。实际用下来，我觉得微调更像是给一个已经很聪明的人调整说话习惯和工作流程，而不是从零开始教他一门学问。 如果你的问题是“模型不知道某些 ...

这两年聊技术，绕不开“多模态”。以前我们说智能助手，大多默认它只能读文字、写文字，最多再加一点语音识别。现在不一样了，图片、音频、视频、表格、页面截图，甚至现实世界里的传感器数据，都开始被放进同一个系统里理解和处理。这个变化表面上是功能变多了，实际上是交互方式变了。 我觉得多模态真正有意思的地方，不 ...

最近发现一个挺有意思的现象：不管是在聊区块链、AI，还是登录鉴权，大家嘴里都在说“Token”。同一个词，放在不同语境里意思差别很大，但它背后其实有一个共同点：它代表某种“可被识别、可被计算、可被交换的凭证”。 先说最常见的登录 Token。以前很多网站靠 Session，服务器记住你是谁；现在大量接口都用 Token，客户 ...

最近这段时间，检索增强生成这个概念挺火，很多人一提大模型落地，就会说“上 RAG”。我个人感觉，它确实是目前比较务实的一条路，但也远没有某些宣传里说得那么神奇。 简单说，检索增强生成就是让大模型在回答问题之前，先去一个知识库里找相关资料，再根据检索到的内容组织回答。这样做最大的好处，是能把模型原本“不知 ...

最近又把 Transformer 的论文和一些实现翻出来看了一遍，感觉它最厉害的地方，不只是“效果好”，而是它把很多人对序列建模的直觉彻底改了。以前大家做 NLP，总觉得句子就得一个词一个词读，像 RNN 那样顺着来，哪怕后面有 LSTM、GRU，也还是逃不掉时间步的限制。Transformer 直接说，我不按顺序读了，我让每个位置都去看其 ...

最近大家聊“智能体”聊得很多，但我感觉很多讨论其实停留在一个比较模糊的层面：好像只要能自动回复、能接几个工具、能替人点几下鼠标，就都叫智能体了。这个词当然可以宽泛理解，但如果真要把它当成未来产品形态来看，我觉得关键不在“智能”，而在“体”——它得像一个相对稳定的行动单元，有目标、有记忆、有边界，也有 ...

最近一年明显感觉到，大语言模型已经从“新鲜玩具”变成了很多人工作流里的一部分。以前大家讨论它，更多是在惊叹“居然能写诗、能聊天、能编代码”，现在则开始关心更实际的问题：它到底能不能提高效率？会不会胡说？哪些岗位会被改变？这些问题比单纯炫技更重要。 我自己的感受是，大语言模型最强的地方不是替人完成最终 ...