分类 AI+ 下的文章 - 乔人尹

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AI+ • 共50篇

💼AI时代的一人公司：一个人就是一支队伍

💼AI时代的一人公司：一个人就是一支队伍

2025年09月20日

17

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💼AI时代的一人公司：一个人就是一支队伍以前：一个人干不了什么大事。现在：一个人 + AI = 一个小型公司。未来：一个人 + AI = 一个中型公司？

开源大模型横评 2025：谁才是真正的王者？

开源大模型横评 2025：谁才是真正的王者？

2025年09月06日

12

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开源大模型横评 2025：谁才是真正的王者？开源模型这么多，到底选哪个？别急，我帮你测了。Qwen、LLaMA、GLM、Mistral、DeepSeek……

大模型的未来：我们正站在哪里？

大模型的未来：我们正站在哪里？

2025年08月30日

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大模型的未来：我们正站在哪里？从 GPT-3 到 GPT-4，从 ChatGPT 到 Agent。大模型两年走完了其他技术十年的路。未来会怎样？没人知道，但我们可以猜一猜。

LLM 应用架构：从原型到生产

LLM 应用架构：从原型到生产

2025年08月23日

15

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LLM 应用架构：从原型到生产本地跑 Demo 很简单，上生产就是另一回事了。这篇讲的是：如何把 LLM 应用做得又快又稳又省钱。

模型安全：让 AI 不作恶

模型安全：让 AI 不作恶

2025年08月16日

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模型安全：让 AI 不作恶 AI 能力越强，风险越大。安全不是限制，是让 AI 走得更远的保障。

长上下文：让大模型读完一本书

长上下文：让大模型读完一本书

2025年08月09日

13

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长上下文：让大模型读完一本书 GPT-3 只能处理 4K token，大约 3000 字。Claude 3 可以处理 200K token，一整本小说。这是怎么做到的？

MoE：用更少的计算训练更大的模型

MoE：用更少的计算训练更大的模型

2025年08月02日

12

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MoE：用更少的计算训练更大的模型 GPT-4 据传有 1.8 万亿参数，但推理时只激活一部分。这就是 MoE——用"专家分工"实现四两拨千斤。

LLM 评估：如何知道模型有多强？

LLM 评估：如何知道模型有多强？

2025年07月05日

13

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LLM 评估：如何知道模型有多强？"GPT-4 比 GPT-3.5 强多少？""LLaMA-70B 和 Claude 3 哪个好？"评估是唯一的答案。

Prompt Engineering：与大模型对话的艺术

Prompt Engineering：与大模型对话的艺术

2025年06月28日

16

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Prompt Engineering：与大模型对话的艺术同样的模型，不同的提示词，效果天差地别。Prompt Engineering 不是玄学，是科学。

多模态：让大模型看懂世界

多模态：让大模型看懂世界

2025年06月21日

15

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多模态：让大模型看懂世界人类理解世界不只靠文字，还有图像、声音、视频。大模型也该如此。

Agent：让大模型自己干活

Agent：让大模型自己干活

2025年06月14日

15

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Agent：让大模型自己干活以前：你告诉 AI 做什么，AI 做什么。现在：你告诉 AI 目标，AI 自己想办法。这就是 Agent。

RAG：让大模型拥有外部记忆

RAG：让大模型拥有外部记忆

2025年06月07日

11

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RAG：让大模型拥有外部记忆大模型知识有截止日期，还会胡说八道。RAG 说：没关系，我给你一个外挂知识库。

Gemini 2.5：从入门到放弃（然后又捡回来）

Gemini 2.5：从入门到放弃（然后又捡回来）

2025年05月10日

23

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Gemini 2.5：从入门到放弃（然后又捡回来）在被大模型幻觉坑到自闭想放弃的时候，结果它比我想象的更难放弃

vLLM：大模型推理的速度与激情

vLLM：大模型推理的速度与激情

2025年05月03日

9

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vLLM：大模型推理的速度与激情同样的模型，同样的 GPU，吞吐量差 10 倍。这不是玄学，这是 vLLM。

模型量化：大模型的减肥手册

模型量化：大模型的减肥手册

2025年04月26日

15

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模型量化：大模型的减肥手册 LLaMA-70B 需要 140GB 显存，你有吗？没关系，量化一下，35GB 就够了。再狠一点，4-bit 量化，18GB 搞定。