别让AI总失忆：a16z详解为何下一代模型要会“持续学习”
预计阅读时间：8 分钟导读在克里斯托弗·诺兰的经典影片《记忆碎片》里，男主因脑部受伤罹患顺行性遗忘症。他的生活每隔几分钟就像被“刷新”一次，被永远困在一个“没有过去的现在”。为了活下去，他只能把关键信息刻在皮肤上、用宝丽来照片铺满墙面，把这些当作额外加装的“外置记忆”。顶级风投 a16z 在最新的深度长文中提醒：当下的大型语言模型（LLM）其实也遭遇了类似处境。它们在预训练阶段把海量知识固化进“参数”之中，但模型一旦上线，就几乎失去生成新长期记忆的能力。于是我们不得不为它们搭起复杂的“脚手架”：聊天记录充
DeepSeek开源爆火：开发者不再看OpenAI脸色
开源AI这半年，热度一直没断。大家都看得很清楚：AI圈的节奏，过去常被GPT、Claude、Gemini这些海外巨头牵着走，只要他们一发布新模型，媒体和技术圈就会立刻起波澜。但说到底，真正决定“能不能落地”的，往往不是最会讲故事的厂商，而是更接地气的开源社区。道理就是这么简单。DeepSeek一次性放出了V4-Pro和V4-Flash两个版本。可大家更爱看的，还是它们的跑分和参数规模，真正关心它能不能在生产环境里稳定运行的人并不多。媒体爱热闹，发烧友爱刷榜，极客爱比数字，但很少有人真把它深度接进业务，更少
DeepSeek再降价
界面新闻记者 | 宋佳楠 DeepSeek正不断重塑大模型普惠的边界。 4月26日，DeepSeek官方公布API调价公告，全系API输入缓存命中价格降至首发时的十分之一，V4-Pro再叠加限时2.5折，百万Tokens输入缓存命中最低仅0.025元，刷新全球大模型价格纪录。 按DeepSeek官方API定价页显示，此次降价覆盖V4系列全部模型，重点调整集中在输入缓存命中场景。其中DeepSeek-V4-Flash的输入缓存命中价格由0.2元/百万Tokens降至0.02元/百万Tokens。 面向企业级
AI Agent 上下文不是越长越好
上一讲：AI 看到回答前的内容｜生成式AI｜第五讲上一篇我们已经把上下文掰开讲过一遍。模型在输出答案之前，实际接触到的信息，往往远不止用户刚输入的那一句。它还可能读到系统规则、历史对话、长期记忆、外部资料、工具返回、示例，以及中间推导。到了 AI Agent 这里，事情就会再往前复杂一层。在单轮问答中，用户提一个问题，模型给出一个回答。Agent 不只是负责答复。它会围绕目标先做规划，接着调用工具，查看结果，再判断下一步怎么走。这让 Agent 更像一个可以持续运转的系统。但这也带来一个很现实的难题：它每
DeepSeek-V4成龙虾默认模型
全球Agent（智能体）风向标OpenClaw正式宣布接入DeepSeek-V4。 4月26日，澎湃新闻记者获悉，OpenClaw（龙虾）已正式官宣，全面接入DeepSeek-V4（Flash和Pro双版本），其中V4 Flash成为默认大模型，V4 Pro也同步上架模型库。 据OpenClaw披露，最新的4.24版本更新包含：实时语音通话全面贯通；DeepSeek-V4-Flash和Pro加入模型库；浏览器自动化新增坐标点击和更完善的恢复机制；Telegram、Slack、MCP、会话以及TTS均已修复
AI编程新纪元：Subagent打造全能协作团队
上回咱们聊了Hook，那是给AI操作装上自动安检。这回重点说说Subagent，这是AI协作里最具想象力的部分。几个月前有个活儿，得给某个平台前后端搞一套全量的权限体系。前端要搞路由守卫、动态菜单、按钮级权限；后端得设计RBAC模型、写中间件、给接口补鉴权。活儿不小，当时不懂Subagent，但觉着Claude Code能行，就硬着头皮上了。起初挺顺利，AI一路改，我一路看。但到了后半程，上下文一长，AI就开始翻车。它忘了前面的数据结构，前后端字段对不上。同一个接口，前后逻辑打架。改前端组件时还顺手改了路
AI时代的真正差距：碎片化提问与系统化训练
最近发生的一件事，让我深刻感受到两种路径的巨大差异。身边有两位从事销售工作的朋友，都在使用ChatGPT辅助工作。其中一位的日常使用方式是——客户提出棘手问题时，随手让AI"写封回复邮件"；临近季度总结时，随口让AI"列个复盘框架"；领导突然要求做方案时，随口让AI"给个模板参考"。每次都是全新开始，AI对他毫无认知——不了解他的身份、业务范畴、客户画像、历史沟通记录，更不清楚他过往的失败教训。因此AI输出的内容总是那种"表面正确、实际别扭"的标准化模板，他不得不耗费大量精力去修改、删减、增补。另一位朋友
AI项目：macOS AI输入法V4原型
TypeWhaleMac V4现已从初始演示阶段，发展至一个可运行的macOS输入辅助工具原型。它并非完整的原生输入法，但已拥有“输入法体验”的核心雏形。这一流程不再是简单的界面演示，而是一条可真实演示的外部应用程序输入辅助通道。目前可在TextEdit等外部应用中，通过快捷键直接调出TypeWhaleMac。此外V4已支持在设置中修改显示/隐藏快捷键，且无需重启应用即可生效。候选框已不再是固定的浮动窗口。目前逻辑为：这使得它更接近真正的输入法，而非独立工具窗口。V4能够尝试从当前外部文本框中读取上下文信
阿里云百炼平台首发DeepSeek-V4，API定价与官网同步
IT之家4月24日讯，阿里云百炼平台正式推出DeepSeek-V4-Pro及DeepSeek-V4-Flash两款模型，其接口费用与DeepSeek官方保持完全一致，其中Flash版本每百万Token输入最低仅需1元，输出最低2元。阿里云百炼平台是集成模型调用、参数调优、知识库构建等功能的综合性AI研发平台。此次引入DeepSeek-V4系列，再度扩充了其AI模型库资源，助力开发者在统一平台便捷调用各类顶尖模型。本次发布的核心亮点是DeepSeek-V4系列双模型布局：针对高难度任务打造的Pro版本，以及
AI智能体构建实战指南：从零起步打造完整系统
欢迎加入这场AI智能体构建的实战之旅！无论你是毫无经验的新手，还是具备一定技术基础的开发者，本指南都将引领你从原点出发，循序渐进地搭建一个高效的AI智能体系统。我们即刻启程！【资料获取方式详见文末】一、AI智能体构建全览本指南由三个核心篇章构成：认知与基础、AI原生基础设施、以及智能体。每个篇章都囊括了多个关键议题，旨在为你构建完备的知识框架与实操指引。二、第一篇：认知与基础在着手构建AI智能体之前，我们有必要掌握一些基础理论。此部分内容涵盖大模型技术全景、其运行机制、注意力机制、基于人类反馈的强化学习、
强化智能优先：企业为何仍需依赖人类智慧？
如果你并非从事软件开发，在会议或董事会上，你或许曾被问及：“我们要如何落地 AI？如何真正实现投资回报？”全球都在寻找答案，但答案依旧难以捉摸。近期 AI 工程学的突破与往昔的经验教训，有助于我们构建切实可行的方案。在探讨方案前，必须正视现状。迄今为止，多数 AI 基准测试对该领域而言是一种尴尬的沉默。模型在标准化考试、法考及学术数据集上常能取得近乎完美的成绩，却在真实的专业场景中表现欠佳。缘由很简单：基准测试考查的是模型记忆了什么，而非它能做什么——这被称为“数据污染”，即模型在训练阶段已看过答案。Me
AI落地传统行业，核心阻碍在于上下文而非技术
编程之所以成为AI最先突破的领域，是因为代码天生具备上下文属性：结构化、可验证、权限简单。反观基础设施检测等传统行业，情况截然相反。数据堆积如山，非结构化严重，权限复杂，输出难以验证。真正的瓶颈不在于模型够不够强，而在于能否将正确的上下文提供给AI。Box CEO Aaron Levie的观点非常深刻：企业要让AI agent发挥作用，最大的难题是把正确的上下文送到它手里。初听平淡，细想极有见地。编程领域为何先行？并非程序员更聪明，而是代码天然就是上下文。代码库就在那，权限通常不是大问题，用户懂技术，且代
AI工程进化论：从提示词到上下文，再到驾驭
每一阶段的范式都继承了前序技术的核心，并致力于攻克更复杂的系统性难题提示词工程曾是AI大模型应用初期的关键手段，核心在于解决“如何高效沟通”的问题。2023至2024年间，伴随GPT-3、LLaMA等模型的普及，开发者意识到模型输出效果深受输入提示词质量的影响。• 指令解析的精准度：早期模型对自然语言的解读能力有限，需精心设计提示。解决方案包括使用明确动词、界定清晰边界及指定输出格式。• 输出稳定性的把控：通过Chain of Thought（CoT）、Few-shot Prompting等技术提供思考路
GPT六代发布，AI智能开启新纪元
二零二六年四月十四日，对于全球人工智能领域而言，无疑是一个将被刻入史册的重要日子。就在这一天，美国开放人工智能公司正式发布了其第六代大型语言模型，代号土豆。这款模型的问世，不仅仅是一次常规的技术迭代升级，更被业界普遍视为通向通用人工智能道路上的一次关键跨越，标志着人工智能技术正式迈入了一个全新的发展阶段。回顾人工智能的发展历程，从二零二二年底的聊天生成预训练转换器横空出世，到如今第六代模型震撼发布，短短数年之间，人工智能技术经历了爆发式的飞跃发展。 每一次重大版本的更新，都伴随着算力需求的指数级增长和应用
AI智能体架构解析：多智能体协同工作机制深度对比
系列文章：AI智能体架构设计（四）：多智能体协同策略核心目标：从架构视角剖析三大框架的多智能体协作模式，解读角色划分、上下文隔离与通信协调的技术权衡适合人群：关注智能体底层实现原理，希望掌握设计本质的技术决策者阅读时长：15分钟单体智能体面临双重瓶颈。首要瓶颈在于上下文容量受限。复杂项目涉及的海量文件、历史记录与工具调用结果会迅速占满上下文空间。容量越饱和，模型注意力越分散，"信息中间丢失"现象越显著，生成质量随之衰减。其次，单体智能体无法并行作业。当任务包含四个独立子项时，单智能体仅能串行处理——研究完