工具调用（Tool Calling）：模型为什么能“自己用工具”
工具调用是当下 AI 应用里最重要、也最容易被忽视的基础能力之一。很多人看到模型会查天气、读文件、搜网页、发请求，就以为它“突然变强了”，但背后真正起作用的，往往是工具调用。它的本质，是让模型在合适的时候，不只输出文字，而是选择去调用某个函数、接口或外部能力，再把结果带回来继续完成任务。 也正因为有...
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大模型
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小语言模型（SLM）：为什么端侧 AI 越来越重视“小而强”
小语言模型，也就是 SLM，正在成为端侧 AI 和本地 AI 场景里的高频概念。过去大家更关注“大模型有多强”，但随着手机、PC、车载系统和边缘设备开始真正落地 AI，行业发现不是所有任务都需要超大参数模型。很多时候，速度、成本、隐私和本地可运行性，比参数规模更重要，这也是小语言模型越来越受重视的原...
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世界模型：为什么它被认为是 AI 代理和机器人下一步关键能力
世界模型这个概念最近重新变热，不只是学术圈在讲，做智能体、自动驾驶、机器人和视频生成的人也都在提。所谓世界模型，核心不是让 AI 多会说话，而是让它对环境、状态变化、因果关系和下一步会发生什么，形成一种可预测的内部表示。换句话说，它想解决的是“AI 会不会理解世界”这个更深层的问题。 大语言模型擅长...
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推理模型：为什么它会成为 2025-2026 AI 圈最热的新范式
推理模型是 2025-2026 年 AI 领域最常被提到的关键词之一。和早期更偏“快速生成”的大语言模型相比，推理模型更强调多步分析、复杂判断和在不确定信息里的决策能力。这也是为什么一旦问题涉及数学、编程、规划、图表理解或长链路决策，推理模型会被单独拿出来讨论。 它之所以会火，不只是因为更“聪明”，...
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AI 幻觉是什么？为什么大模型会一本正经地说错
AI 幻觉是很多人在使用大模型时最头疼的问题之一。明明模型的语气很笃定，结构也看起来完整，但结论就是不对，甚至会把不存在的资料、链接、事实和出处编得很像真的。所谓 AI 幻觉，简单说就是模型生成了看起来合理、其实并不可靠的内容，这也是为什么很多人会觉得它“会胡说，但还说得很像那么回事”。 大模型之所...
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Embedding 是什么？为什么语义搜索和知识检索都离不开它
Embedding 是很多 AI 应用底层都会用到的能力，但它不像聊天模型那样容易被普通用户直接感知。简单说，Embedding 会把一句话、一段文本或一张内容转换成一组可以计算相似度的向量表示。也正因为这样，系统才能判断“这两句话虽然字面不同，但说的是同一件事”，这就是语义搜索和知识检索离不开 E...
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