「大模型应用开发」共找到 9829 篇相关文章
Token洪流的转向：当AI Agent成为Token消耗的主宰，什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移，AI Agent成Token消耗主宰，大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求，还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势，它获2025年度相关卓越奖。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
马斯克罕见低头：开源𝕏推荐算法，自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统，这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构，通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞，但算法有缺陷，马斯克也承认‘很烂’，未来将月更。
微软全球AI采用报告：每6个人就有1个用AI，但差距正在失控
微软AI经济研究所报告显示，2025下半年全球AI普及率创新高，每6人就有1人用AI，但全球南北数字鸿沟加剧。富裕国家借基建优势巩固领先，韩国靠政策、技术、文化实现跃升，开源模型DeepSeek在新兴市场崛起。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
《生成式AI卓越架构设计指导原则》：从"能用AI"到"用好AI"
在2025云栖大会上，阿里云发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》，以云原生“卓越架构五大支柱”为基础，针对大模型内容合规与安全治理等领域提建议，助力企业从‘能用AI’走向‘用好AI’。
Meta数十亿美元收购Manus背后：从江西小镇到硅谷风暴眼，肖弘的十年狂飙
本文讲述了肖弘的创业历程，从江西小镇少年成长为Meta副总裁。他经历多次创业起伏，如早期项目失败，后借壹伴、微伴等产品成功。2022 年起投身 AI，开发的 Monica、Manus 成绩斐然，最终 Manus 被 Meta 数十亿收购。
对话付昊桓：数值模拟不能被替代，AI 应该放在哪里丨GAIR 2025
在GAIR 2025大会上，付昊桓教授结合地球系统模型与超算实践，探讨数值模拟与AI的边界和可能。他认为数值模拟是基础，AI可补充，二者应深度融合，还谈及气象领域商业价值和未来期待。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。