在前期介绍了非常多的多模态视觉语言模型在OCR场景的方法思路，在模型架构上，基本都是vit+MLP+LLM的框架，以自回归（AR）【即文本以从左到右、逐个词元的方式生成。】的方式进行OCR解码，存在顺序延迟问题，其延迟与文档长度呈线性关系。AR的因果生成导致 ...

大家好，我是玄姐。 在 AI 技术日新月异的今天，你是否听过 Prompt Engineering、Context Engineering，甚至 Agent Engineering？但到了 2026 年，一个全新的、决定 AI 应用能否在企业中稳健落地的核心概念正在席卷整个技术圈：Harness Engineering（驾驭工程）。 本文将为你深度 ...

当前大语言模型（LLM）虽然能力强大，但受限于上下文窗口——即模型一次能处理的token数量上限。即便最新模型支持更长上下文，研究表明随着上下文长度增加，模型性能会显著下降（Chroma的"context rot"研究）。检索增强生成（RAG）应运而生：不再将整个文档塞 ...

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近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，代码智能化取得了前所未有的进步。从代码生成到调试再到测试，这些模型已经成为推动软件开发、数据科学和计算问题解决的重要工具。然而，尽管 LLMs 展现出了强大的能力，现有的评估体系却未能全面反映真实 ...

当前 AI 大模型应用企业落地建中存在的一个突出问题是：盲目追求先进技术而忽视实际业务需求，导致 AI 系统过度复杂、成本高昂且可靠性差。在 AI 智能体热潮中，许多团队迷失了方向，不清楚何时该用简单的 LLM，何时需要 RAG，以及什么场景才真正需要 AI ...

注意力机制是 Transformer 架构的灵魂，也是大模型性能与效率平衡的关键。从最初的多头注意力（MHA）到最新的多头潜在注意力（MLA），研究者们通过不断优化键（Key）、值（Value）与查询（Query）的交互方式，在模型表达能力与计算效率之间持续探索。本文将 ...

大家好，我是玄姐。 如今 Agent Skills 的数量早已迎来爆发式增长，据全网最全的聚合平台 SkillsMP 统计，目前已收录超 8 万个 Skills。这类工具无疑为 AI 智能体开发提供了强大助力，但面对海量选择，"哪些才真正好用" 却成了困扰多数人的难题。毕竟在 Skills 领域 ...

我用OpenClaw搞了一家16人的公司。 不是开玩笑，不是比喻，是真的16个AI数字员工，每天24/7干活。 产品、技术、营销，AI全包了 ...

最近在看腾讯最新混元大模型的 Paper 时（[2411.02265] Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent [1]），看到了如下关于计算 Budget 的公式 由于我们的工作中也会经常根据计算资源 Budget 评估 LLM ...