大模型
讲清大模型这一技术品类：它是什么、靠什么能力成为 AI 应用的基础，选型时要看的关键维度，以及它的能力边界在哪。
大模型是当前 AI 应用的技术底座：以 Transformer 架构为代表，靠海量文本训练获得理解、生成和推理能力，再经微调、提示词和工具调用接入具体场景。它的价值在通用能力带来的范式变化，不在参数规模本身；边界同样清晰：知识有截止、会产生幻觉、长任务离不开外部工具和流程约束。
AI 越聊越慢怎么办？先开新对话，再查这三处
AI 越聊越慢，先开一个新对话，把关键背景重新说一遍，多数情况下速度立刻恢复。这是因为长对话的计算代价会越攒越高，新对话等于清零重算。如果新对话依然慢，再按下面三处排查。 第一步：缩短这轮对话 把不再需要的长对话关掉或另存为笔记，新对话只带必要的背景：目标、关键数字、已经定下来的结论。一次粘贴几万字...
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KV 缓存是什么？模型越聊越快，靠它省重复计算
KV 缓存是模型在生成文字时留下的中间计算结果。模型每算出一个词，都会把与它相关的键（Key）和值（Value）存下来；下一轮生成时，已经算过的部分不用重算，只算新增的词。KV 缓存这个名字就来自这两组被存下来的数字，它是长对话、大模型推理提速最常见的办法之一。 它到底省掉了什么 模型生成文字是一轮...
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GitHub Octoverse 2026：智能体发起四成PR，代码量创下新高
GitHub在2026年10月28日发布2026年度Octoverse报告，统计口径为截至2026年9月30日的过去12个月，覆盖公开与私有仓库。报告的核心结论是：开发者提交代码的规模创下新高，而智能体已经从尝鲜工具变成日常协作方式，代码评审正在成为人与智能体分工的新重心。 先看三组数字 - 推送1...
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AI写长文前后设定总冲突怎么办？先建一份设定表，分段写逐段对
AI写长文前后设定总冲突，先停下来建一份设定表，再分段写、逐段对。一次生成太长、设定只存在对话里、上下文装不下，是冲突最常见的根因。把设定固化成一张表，写前贴表、写完回填，冲突会少很多。 冲突多半不是写错一句话 长文越写越长，早期设定会被后面内容挤出上下文；一次生成几千字，模型也很难同时守住所有细节...
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上下文学习是什么？不改参数，模型靠例子现学现用
上下文学习是指大模型在不更新参数的前提下，只靠提示词里给出的几个例子，现学现用、完成新任务的能力。模型没有被重新训练，也没有记住这些例子，只是把例子当作当前对话的临时参考，从中推断任务的格式、风格和判断标准，再应用到新的输入上。例子给得清楚，模型学得就准；例子含糊，结果也跟着含糊。 看一个具体例子 ...
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Gamma 5上线：智能体几分钟搭出整套演示，导出预览也跟着改了
Gamma在9–10月更新日志里推出Gamma 5，2026年10月27日的信息很明确：它不再只是套模板出几页，而是让智能体先做调研和设计，给一句话、文档、PDF、图片或旧演示文稿，几分钟内出成套打磨好的演示。 智能体先做调研，再出设计 Gamma 5从用户手头已有的材料出发，再围绕它搭故事：Sla...
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AI推荐的电影总不对胃口怎么办？先给它三部喜欢和三部不喜欢的
AI推荐的电影总不对胃口，先给它三部你真正喜欢的和三部明确不喜欢的，再说清类型、年代和节奏偏好。只说“推荐一部好看的电影”，它只能按热门程度猜；给了喜欢和不喜欢的锚点，它才能判断你喜欢的是悬疑的推理过程，还是轻松的喜剧节奏，而不是只看评分高低。 它为什么总猜错你的口味 推荐跑偏通常不是评分不够高，而...
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AI写的简历总像模板怎么办？先换成自己的事实再改句式
AI写的简历总像模板，先别急着换措辞，先把套话换成你自己的事实，再改句式。模板感大多来自没有具体数字、没有岗位动词、没有可验证的结果，读起来谁都能套用。按事实、动词、删减这个顺序改一遍，同一段经历就能变成只有你能写出来的版本。 先把套话换成具体事实 把“负责项目推进”“具备良好沟通能力”这类句子先删...
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