写在前面：算力不再是瓶颈，而是选择 做AI应用开发这么多年，我见过太多团队在算力上踩坑——要么烧钱租GPU，要…

当「大」成为负担：推理效率的终极拷问 2025年，大语言模型的参数量跨入万亿级门槛，GPT-5、Gemini …

引言：当算力不再是唯一答案 过去两年，AI领域最不缺的就是“千亿参数”“万卡集群”这样的 headline。但…

当模型成为黑箱，我们需要一把钥匙 如果你在过去两年里折腾过像GPT-4o、Claude 4或国产的DeepSe…

当AI从实验室走向生产线：一个从业者的观察 过去两年，我一直在跟踪AI基础设施与行业应用的交叉点。2025年开…

如果你在过去两年里部署过大型语言模型（LLM），大概率会被一个数字折磨到失眠：TTFT（首字延迟）。一个200…

从”越大越好”到”够用就好” 2024年，当行业还在为千亿参数…

为什么RAG不只是“拼接检索与生成” 2025年，几乎所有讨论AI应用落地的场合，都会听到一个词——RAG（检…

2025年至今，AI行业最热闹的赛道非AI Agent莫属。从年初各家大模型厂商密集发布Agent框架，到年中…

写在前面：为什么我们需要重新理解Transformer 在2025年的今天，当我们谈论大语言模型、多模态AI或…