AI术语解析：从入门到大模型进阶
这一波 AI 的迅猛发展，硬是逼得我这群‘想躺平却学不动’的老年人们不得不爬起来充电，没想到 AI 最先冲击了一大批程序员的饭碗（另一个强势的视频、图片生成处理分支也非常强悍）。。。经过一番权衡，我觉得按时间脉络来梳理这些术语会更清晰，毕竟这些名词的出现也是 AI 发展到某一步自然而然的产物。首先得承认，目前的 AI 编码技术还在极速演进中，绝非最终形态。不管新名词层出不穷，归根结底核心技术还是 LLM 也就是大语言模型，接下来的一切发展都是为了解决 LLM 做不到 xxx 而搞出的中间层，也就是这一切的
AI-GPR：用LLM量化地缘政治风险
近日，美联储经济学家Matteo Iacoviello与威斯康星大学Jonathan Tong共同推出了基于大语言模型（Large Language Model，LLM）开发的人工智能-地缘政治风险指数（Artificial Intelligence-GeopoliticalRisk Index，AI-GPR）。该研究在解决传统文本分析中“关键词统计”的固有局限上取得突破：通过LLM（以GPT-4o-mini为主）对地缘政治新闻进行语义层面的评估，并完成多维的结构化拆解。本文将围绕该数据展开说明，同时借助
AI的“水电煤”：理解Token的价值
许多人在首次深入了解 Token 并非源于纯粹的好奇心。而是因为他们的 AI 使用额度即将告罄。前一天还觉得 AI 是个随叫随到的小帮手，第二天突然开始研究：这个额度怎么算？为什么我只是让它“再改一下”，它就又扣了？为什么同样是问问题，有的模型贵，有的模型便宜？为什么长文件一丢进去，空气里就飘来一股钱包受伤的味道？这场景十分真实。我们这一代普通用户，很可能还没完全学会怎么用 AI，就先被迫学会了怎么给 AI 算账。但 Token 这个概念，更准确的说法是：Token 是 AI 在处理每一次的上下文信息和生
AI驱动销售变革：从经验管理到智能上下文
回看过去30年,不少中国企业的销售管理长期停留在"人治"模式：依赖销售冠军的个人打法、靠管理者的经验来拍板、通过Excel表格/传统CRM配合周报周会来做复盘。因此出现的结果是：在存量竞争的阶段,这套做法已经难以奏效。更关键的隐患在于：即便接入了CRM,销售管理仍然很难真正被“救活”。很多传统CRM只负责留存"客户叫什么、签了多少钱、位于哪个阶段",却不会同步保留：这就是传统CRM的致命点：只记录结果字段,不沉淀决策经过。最终带来的是：『问题并不在功能,而在架构』。传统CR
AI上班更累了：每天用的真实体感
我花了三个月搭好一套上下文管理系统——想办法怎么压缩对话、怎么分层调入记忆、怎么在有限窗口里塞下尽可能多的信息。结果Claude直接上了1M context版本，我那三个月的成果被一个版本号就“覆盖”了1. 我说这不是单纯抱怨。那套方案当时确实解决了具体的痛点，只是它很难形成门槛。Karpathy在Sequoia Ascent 2026里讲过类似经历：他做过一个MenuGen App，从OCR识别菜单，到图像生成配图，再到渲染输出，完整流水线一条龙。但Gemini只用一句prompt就把这一切抹平了。他原
AI的“上下文焦虑”：模型也会“虎头蛇尾”？
让我想起陈佩斯和朱时茂的小品《主角与配角》里的经典台词：“我原以为，只有我陈佩斯这模样的能叛变。没想到啊没想到，你这浓眉大眼的家伙也叛变了。”如今，AI大模型也上演了类似的桥段：我原本以为只有我会有情绪波动，没想到号称无所不能的AI大模型竟然也会感到焦虑。那么，事实究竟如何呢？AI的这种“焦虑”有一个专门的术语，叫做“上下文焦虑”（Context Anxiety）。这指的是当大型语言模型（LLM）在处理信息时，其上下文窗口接近达到上限时，会出现系统性的任务完成质量下降的现象。并非是真正没有了处理空间，而是
DeepSeek V4开源冲破封锁，AI军备竞赛加速
2026年4月24日，国产开源大模型标杆DeepSeek V4携Pro与Flash双版本正式发布并开源。恰逢与GPT-5.5同日亮相，它为何能迅速成为“开源新王”？关键答案仍在底层架构的结构性重塑。DeepSeek V4的关键里程碑之一，是率先完成对华为昇腾AI芯片的适配。工程团队将整体架构从英伟达CUDA迁移至华为CANN，并且即便是早期访问权限，也主要向国产芯片厂商开放。当前，华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份、昆仑芯等8家国产AI芯片品牌已完成相应适配。在能力升级上，V4实现多项核心突破
本周AI技术前沿趋势
趋势 1｜Harness Engineering 正式步入工程化主流 Awesome Harness Engineering 资源库本周获得深度剖析（含笔记及播客文稿），OpenAI、Anthropic、微软、LangGraph 等已构建起完备的知识架构 核心变革：由"调试 prompt"进阶为"系统性搭建 Agent 运行环境" 洞察：Anthropic 明确指出"工具设计即 Agent UX"，OpenAI 则通过 Codex Agent Loop 拆解
极AI前沿周报速览
本期周报对 2026 年 04 月 22 日至 04 月 29 日期间 AI 领域的关键变化进行梳理，重点覆盖基础技术的突破、产品与商业层面的动向、跨行业融合的趋势，同时追踪人才与观点，提炼出值得关注的核心信号及其潜在战略含义。以下内容由北京中关村学院信息智能系统自动汇总生成，仅供参考。01.极基础底层范式与方法论演变本周总结本周多项发布释放出一致信号：AI 智能体正在从展示能力走向真正的业务执行落地，模型能力、推理的成本效率以及底层算力都在围绕“可用与可做”同步升级。能力层面——Kimi K2.6 与
解码AI健忘：智能体为何无法延续对话记忆
老实说，使用AI智能体时，最令人困扰的不是错误回答，而是它们的健忘。我之前测试过一个客户服务型智能体，询问："请帮我查询订单12345的物流情况"，它反馈得很精准。当我接着追问："这个订单能够退换货吗？"它直接抛出退换货政策链接，完全没有意识到讨论的是同一个订单。嗯，这类记忆缺失在日常应用中极为普遍。你可能认为是模型本身的缺陷，但实际上，这涉及到智能体架构中最根本的设计抉择：临时记忆与持久记忆。当前主流的智能体框架（如LangChain、AutoGPT、CrewAI等）都面
AI晨报｜4月29日产业快讯
聚焦「Bug与灵光」，为你持续追踪AI产业最新进展① OpenAI Codex 落地亚马逊 Bedrock，微软独家绑定告终 4月29日，OpenAI宣布 Codex 编程助手正式接入 AWS 平台：开发者可以直接在 Amazon Bedrock 中调用其最新模型，并完成 AI Agent 的部署。这也意味着在OpenAI与微软解除独家云合作之后，出现的首个可见落地案例，预示OpenAI将加速推进多云布局。② 微软与 OpenAI 解约：7年独家合作终结 4月27日，微软与 OpenAI 公布对合作协议的
AI 时代：企业核心价值的重塑
硅识 · 关于企业 AI 的一些想法2025 年 6 月,Shopify 的 CEO Tobi Lütke 发了一条推:"我真的很喜欢 context engineering 这个词,比 prompt engineering 好多了。它更准确地描述了核心能力:给任务提供所有能让 LLM 有可能解决问题的上下文。"几天后,Andrej Karpathy(前 OpenAI 研究员、前 Tesla AI 负责人)跟了一句:"在每一个工业级的 LLM 应用中,context enginee
大模型概念速读笔记
LLM、Token、Context、Prompt、Agent、Skill……，最近我在尝试 Gemini CLI 的使用过程中，为了和这些“数字化工具”更顺手地协作，把大模型里几个关键概念又重新梳理了一遍。这些内容并非追求教科书式的严谨定义，更像是我结合近期摸索得到的个人理解。因此在这里做个记录和分享，算是一份学习笔记，也期待和大家互相交流。当我们把信息交给大模型时，这些输入通常可以分成：LLM 可以理解为“被关在盒子里的大脑”。它具备思考能力，但无法感知“硅基生命世界”中其他“存在”。也因此，它没办法直
大模型“疯狂星期五”：两种路线的较量
2026 年 4 月 24 日凌晨，OpenAI 正式发布 GPT-5.5。短短数小时后，杭州的深度求索也同步放出了 DeepSeek V4。同一时间，全球顶尖两款大模型正面“交手”。一边走闭源高端路线，API 定价上调；另一边选择直接开源，价格仅为对手的约七分之一。媒体因此将这一天称作 AI 的"疯狂星期五"。但如果你只盯着"中美对决"的表面热度，可能会忽略更关键的信号。OpenAI 的选择：更贵，但更强的智能GPT-5.5 并非简单的小幅升级，而是以全新方式训练出来的基
AI前沿动态：OpenAI策略调整，大模型与智能体技术并行发展
• OpenAI与微软的合作关系迎来重大调整，OpenAI现在可在微软之外的云平台提供服务，并已确认模型即将登陆AWS Bedrock，标志着其分发策略的扩展。此次调整也意味着微软对OpenAI IP的独家授权终止。• GPT-5.5模型正式推出，在多项社区评测中展现出显著性能提升，尤其在某些高难度编码任务上表现突出，但在综合性评测中并非全面领先。值得关注的是，GitHub Copilot将转向基于使用量的计费模式，Codex模型的经济模型也愈发清晰，预示着AI开发成本管理的重要性日益提升。• 中国大模型