AI落地：务实才是真功夫
近期晚点Last Post刊登了一篇深度报道《当一个年轻人空降改造腾讯混元的三百天》，讲述了姚顺雨加入腾讯后对混元大模型底层架构进行全面重构的经历。在AI相关产品与应用开发领域，业界普遍认同一个观点：评测环节不可或缺。那么评测究竟有多关键？可以说，评测的价值甚至超越了模型本身。近期我在项目中同样遭遇了多次类似困境。以客服场景的语义分流任务为例。最初在实验阶段，我们采用了小规模语言模型处理语义分类任务，效果尚可，准确率约为70%。随后由于工作安排，我将项目转交给另一位同事继续推进，目标是将准确率提升至90%
2026年人工智能训练师考证指南：报考条件、流程及职业发展全解析
深圳民政系统首批人工智能、具身智能技术产品应用场景发布后，深圳市社会福利服务指导中心近日迎来首位智能机器人员工。该机器人以养老护理员角色正式上岗，工号为0755，参与日常照护服务工作。据悉，该智能机器人主要承担日常巡查、物品递送、语音陪伴等基础照护工作。作为深圳民政系统探索智慧养老服务的创新实践，此次引入智能机器人员工是落实首批21个人工智能、具身智能技术产品应用场景的具体举措之一。深圳市社会福利服务指导中心相关负责人表示，智能机器人的加入有助于提升养老照护服务的效率与质量，特别是在基础性、重复性照护工作
AI变局下的破局之道：从模型瓶颈到版权交锋
本周的AI领域动态，宛如坐过山车般跌宕起伏。一方面，GPT-5.5被指性能出现下滑，另一方面Midjourney却强势向好莱坞发难；阿里禁止员工使用Claude Code的同时，Mistral AI却势头迅猛。身为创业者，面对这些信息或许会感到困惑：究竟该信赖哪方？机遇何在？风险又藏在何处？莫慌，今日我们将剖析本周AI领域的几个关键信号，并从中提炼出对创业者极具价值的洞见。a futuristic AI brain floating above a chaotic cityscape, with glow
AI原生架构驱动智能客服升级实践
背景角色：金融客服升级(24.03-25.10)，百万户/1.2万日交互/3.5k TPS。我任架构师，主导四层架构拆解、技术选型、算力调度、MLOps流水线与安全护栏落地。架构选型：四层解耦(接入/编排/模型数据/基础)。核心：AI内嵌/弹性/闭环/合规。技术：LoRA+QLoRA微调(+3参/<0.8损)，BM25+向量+Cross-Encoder(RAG达91%)，Milvus(HNSW)，LangGraph编排(人机协同)，自研AI网关(<15ms)。难点1(性能/成本)：全量GPU贵
李飞飞解析世界模型融合趋势及2026年AI训练师资格报考指南
在智能技术赋能商品消费据不完全统计2026年AI训练师已列入深圳、广州、佛山、东莞、珠海等地紧缺急需职业目录为响应国家和广东加速智能产业发展的战略方针有效缓解AI领域技能人才短缺推行AI训练师职业技能培养AI训练师、数据分析师、用户增长运营师报名：随着智能技术快速演进及其在多领域的深入渗透，对专业人员的需求持续上升。AI训练师作为新兴岗位，不仅受到求职者关注，也成了驱动智能技术进步的重要环节。为便于大家掌握如何成为AI训练师，本文将详述报名步骤及关联信息。Part.01AI训练师的定义是什么？依据人社部《
AI循环潮：让智能体永续运行
上周五，Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 Meta 的@Scale 会议上现身。首位观众提问直击要害："循环是新一轮炒作，还是真有实效？"Cherny 回答斩钉截铁："真有用。"他现场演示了正在运行的循环系统：一个 Agent 持续优化代码架构，另一个则识别并合并重复的抽象模块。它们像人类开发者一样提交 Pull Request。由于代码持续演进，这些 Agent 从不暂停。这一理念极具颠覆性。在 Agentic AI 的浪潮中，多数人聚焦于如何管控 Agent：设定明确目标
解析AI Infra：定义与核心架构技能
AI Infra即AI Infrastructure的简称，中文名为人工智能基础设施，系支撑AI模型自研发、训练至推理应用的全栈技术基石。两大方向：运维与架构设计。若从事运维方向，需着重强化集群监控及故障定位能力；若深耕架构，则应多积淀大规模算力集群的规划经验。架构设计主要涵盖训练架构与推理架构。以下为推理架构设计的关键技能点：第一部分模型优化，需精通量化、剪枝及算子融合技术，明晰模型微调对推理效能的作用；第二部分推理引擎，需熟练运用TensorRT与vLLM，能调节核心参数以优化吞吐量；第三部分调度与缓
支付宝AI版“阿宝”上线！内测界面揭秘及2026年训练师考证攻略
此次改版将支付宝启动页默认入口全面移交AI。用户可在设置中设定每次启动直接进入AI界面，底部导航栏也调整为扫码、收付款、出行、理财四个选项卡。原有的搜索栏、金刚区及小程序入口被移至次级页面，需通过底部滑动访问。进入AI版后，顶部提供两个切换选项，分别为资产与阿宝。人工智能训练师、数据分析师、用户增长运营师报考：伴随人工智能技术的飞速进步及其在各领域的深度渗透，相关专业人才的需求持续攀升。人工智能训练师作为新兴职业，不仅吸引了大量求职者关注，更是推动AI技术演进的核心力量之一。为协助大家更清晰了解如何成为一
AI 难改命运
向大家简述我们开展的 AI 跨境业务。该项目的确定性极高，否则我不会如此强力推荐，添加我微信的朋友，想必在朋友圈已见证众多成功案例。去年有位学员斩获 50 万收益，今年报名者众多，日订单量已突破 30+，随着今年模型优化，新学员出单速度显著加快，可谓正值新品红利窗口期。无论如何都建议，添加文末微信免费领取《AI 跨境创富指南》，此手册耗费我三天心血，目前已有超千人领取。投身出海跨境，唯有亲历，方知世界之广阔。若您想知晓何为 AI 跨境、如何入场及怎样赚取美元，添加下方微信即可获取相关资料。添加我微信时，请
AI模仿人类思维反而更强大？
戳👆职场 ＞ 点右上角 … ＞ 设为星标🌟通常人们觉得，机器运算应该比人脑更冷静客观。但最新研究却表明，适当加入人类的“思维定式”，反而能让AI既聪明又省钱。目前，大模型完成初步训练后，还需经过“价值观对齐”这一环节，通过持续反馈来调整输出，让模型更可靠、更精确、更贴近人类期望。行业内主流的对齐策略主要有两种：一种是依赖固定数据集的“批量对齐”，开销较小；另一种是模型在产出内容的同时接收反馈的“持续对齐”，效果更佳，但算力消耗巨大。研究者发现，持续对齐之所以效果更突出，一个核心因素是它无意中复制了人脑的思
【Yi-Algo AI】职业球评引入算法：理性量化的新纪元
近年，我几乎将全部精力倾注于足球战术的深度剖析。无数个通宵钻研录像的夜晚，积淀出独属我的经验直觉，也感谢大家始终愿意为这份主观洞察付费。然而，职业分析做得越久，我对这个市场便越存敬畏之心。毕竟作为人类，我们终究有极限。大脑能深度复盘的比赛场次有限；面对心水球队时，难免会带上感性滤镜。因此，在这三个月里，除了日常在大本营分享分析观点外，我与团队在幕后完成了一项虽枯燥却顺应科技潮流的工作：我们试着引入AI大语言模型，并构建了一套完全基于数学期望与数据逻辑的量化预测系统。经过一个多月的调试，现正式向各位展示我们
AI的真正使命：应用与未来的抉择
全球科技公司预计2026年将在AI基础设施上投入超过6500亿美元。英伟达显卡供不应求，数据中心用电紧张，OpenAI年亏损达80亿美元却仍在持续烧钱。各方都在全力冲刺。但鲜有人思考：抵达终点之后又该如何？美国的发展路径非常明确：打造一个全能的大模型，用单一模型解决所有问题。让AI成为能处理各类任务的“通用智能”，这是奔着AGI的方向去的。中国的做法有所不同。中国同样在发展大模型，但更注重将AI嵌入工厂、车间及各个实际生产环节。2025年中国工业机器人安装量达29.5万台，占全球54%。美国为3.42万台
详解堆叠泛化：《人工智能 - 现代方法》19.8.3 节
19.8.3 堆叠泛化技术与自助聚合法在不同数据子集上训练同类模型不同，堆叠泛化（stacked generalization，简称堆叠）旨在整合基于相同数据但采用不同模型类训练出的多个基学习器。作为一种先进的集成学习策略，其核心理念在于：构建出“基模型层”叠加“元学习器层”的双层架构，故而得名“堆叠”。该方法通过元学习器来学习如何最佳地“权衡”各基模型的输出，从而显著优化整体预测效能。以餐厅等待问题数据集为例，假设首行数据表现为：x1=Yes,No,No,Yes,Some,$$$,No,Yes,Fren
AI Agent核心突破：代码架构决定智能水平
AI Agent的“骨骼”与“灵魂”：一个被严重低估的真相当我们讨论AI Agent时，目光总是不自觉地聚焦在“大脑”——那款最强悍的大语言模型上。GPT-5比GPT-4好在哪里？Claude Opus又有什么新突破？这似乎成了衡量一切智能体能力的唯一标尺。然而，斯坦福大学的研究人员却用一个数据，颠覆了所有人的认知：这个令人震惊的发现，迫使我们重新审视AI Agent的本质。它远比我们想象的要复杂，也更充满工程智慧。我们正从“模型为王”的时代，大踏步迈入“管道为王”的新纪元。谁是Harness？为什么它如
AI动态 | OpenAI布局超级应用，Anthropic呼吁暂停顶级模型研发
今日核心观点：当 OpenAI 将 ChatGPT 引入"超级应用"的发展路径，而 Anthropic 却罕见地公开呼吁暂停最强模型研发时，整个 AI 行业正处在一个关键转折点——技术加速与自我约束形成直接碰撞。据 Reuters 引用 FT 消息，OpenAI 正在策划 ChatGPT 历史上最大规模的产品升级，目标是将它从单纯的对话工具转变为集编程工具、AI Agent、内容生成和支付功能于一体的"超级应用"，为未来上市做准备。这表示 ChatGPT 将从单一的 LLM 入口，演变为承担"用户日常起点