AI浪潮席卷而来,54个核心术语你了解多少?
本术语表旨在帮助读者迅速掌握 AI 产品的常见概念。它并非技术手册，而是专为产品经理、业务负责人及 AI 学习者打造的解释性文档。每个术语都力求解答三个核心问题：它的定义是什么；对产品有何价值；产品经理需关注哪些要点。大模型指经过海量数据训练，具备理解和生成文本、代码、图片、语音等内容能力的 AI 基础架构。产品价值：它并非单一产品，而是众多 AI 产品的技术根基。产品经理需关注：大模型存在能力局限，可能产生幻觉、丢失上下文记忆，且受成本和响应延迟制约。LLM 即 Large Language Model
Gemini 3.5登场：重新定义AI智能体性能标准
2026年5月19日，谷歌在I/O开发者大会上重磅推出全新一代大模型Gemini 3.5，以“智能体能力+极致性价比”为核心要义，标志着谷歌全面迈入“智能体驱动”的AI新时代。该系列首发的Gemini 3.5 Flash性能卓越，更强大的Gemini 3.5 Pro已完成内部测试，计划于次月正式亮相。作为谷歌DeepMind的巅峰之作，Gemini 3.5 不仅在性能方面实现跨越式突破，更以“速度提升4倍、成本降低一半”的优势重塑行业竞争格局。Gemini 3.5是谷歌首个原生为智能体（Agent）场景打
AI Agent 核心架构解析与 Claude Code 上下文窗口设计
本文以简洁直观的方式剖析了 AI 智能体的解剖结构，将其描述为一个 while 循环：利用 LLM 选择行动、执行行动、评估结果，并重复此过程直至任务完成。文章详细阐述了五个关键组件：作为做出选择的“大脑”的 LLM；思维链和思维树等规划方法；通过 MCP 等标准访问的工具（如网络搜索、代码执行）；短期和长期记忆；以及将这些组件串联起来的迭代循环。文章还提及了用于确保安全自主性的防护栏。随后，简报涵盖了另外三个主题：REST、GraphQL 和 gRPC API 的对比及其权衡；将 Claude Code
开源AI Agent新框架Hermes：突破记忆瓶颈，实现Multi-Agent智能协作
深夜时分，一位工程师对着显示器陷入困境。他的AI智能体在第47轮对话中，完全丢失了用户三天前提出的核心诉求。那句冰冷的"抱歉，我已经不记得我们之前讨论的内容了"，如同冷水浇头，让用户的期待瞬间破灭。这并非独特现象。在企业级AI应用场景中，"记忆缺失"已经成为Agent落地的最大障碍。用户渴望的是一位能够记住对话背景、了解历史偏好、持续进化的智能助手，而现实中的AI却形同金鱼——每轮对话都是白纸一张。如何让AI Agent真正具备"记忆能力"？如何让多个Age
大语言模型推理机制全解析
虽然大语言模型（LLM）的推理（Inference）听起来很复杂，但其实原理很简单。它不是像人类那样“思考”，而是通过数学概率计算“猜”下一个词。我们可以把它拆解为几个关键步骤：当你向 AI 提问（比如“今天天气怎样？”），模型其实不懂汉字。它会先把输入拆分成最小单元，即 Token。 * 什么是 Token？ 它可以是字、词甚至偏旁。在中文里，1个 Token 约等于 1.5 个汉字。 * 模型会将这些 Token 转换成数字向量，作为推理的起点。这是 LLM 推理的核心。其原理是自回归（Auto-re
AI的“文字原子”：词元（Token）解析
深入理解词元（Token）｜AI的“文字基石”，费用与限制的关键经常与AI互动，从事文案创作或内容生成的朋友，想必对“词元”或“Token”并不陌生——“本次生成耗费120词元”“此模型支持8192词元的上下文窗口”“提问请注意长度，控制词元数量”……这些术语看似简单，却常常令人困惑：词元究竟是什么？它与我们日常理解的“字”或“词”有何不同？为何AI的计费和功能上限都与之挂钩？本文将以最易懂的语言和形象的比喻，全面解析词元（Token）的概念。无论您是AI领域的初学者，还是经验丰富的用户，都能轻松掌握，告
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
AI竞争新篇章
从2023年到2025年，AI领域的核心主题是模型参数规模的竞争——谁的模型更大、谁投入更多资金，谁就占据领先地位。然而，这种策略在技术突破初期虽然有效，但到了2026年，其边际效益正在迅速下降。原因很简单：大规模参数模型的训练成本呈指数级增长，而用户真正关心的核心问题始终未变——这个工具究竟能帮我解决哪些具体问题？于是，竞争的焦点开始悄然转变。Anthropic近期的举措值得全行业高度关注。随着Claude 4.6的发布，三项关键升级同步推出：百万级上下文窗口（且无需额外费用）、智能体协作能力（可直接操