AI 评测与安全研究
AI 评测与安全研究 当你在使用 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Doubao、Qwen 这些产品时，你可能会问：哪个模型更好？ 但'好'是什么意思？是回答更准确？还是更安全？是生成代码质量更高？还是推理能力更强？ 对于一个复杂的 AI 系统，单一维度的评价远远不够。你需要一套系统性的评测框架，才能说清楚好在哪里、为什么好。 这就是本章的主题：如何科学地评测 AI 系统，以及如何..
AI 系统架构
AI 系统架构 你在笔记本上跑通了一个大模型 Demo，效果不错，但当你想把它变成一个真正的产品时，问题就来了： 模型参数量太大，单张 GPU 装不下怎么办？ 训练一次要几周，中间出了故障怎么断点续训？ 每天有几百万用户请求，怎么保证延迟在 1 秒以内？ 怎么收集用户反馈，让模型持续进化？ 这些问题，就是 AI 系统架构要解决的。 Demo 关注的是能不能跑通，生产系统关注的是能不能稳定、高效、低..
AI 工程化部署
AI 工程化部署 你在笔记本上跑通了一个模型，生成回复又快又好，但当你把它放到服务器上，让一百个用户同时调用时，情况就变了：有的用户等了十秒才收到回复，有的请求直接超时报错，GPU 显存一会儿就满了，账单金额跳得让你心疼。 这就是 AI 部署要解决的问题：把能跑的模型，变成好用的服务。 传统 Web 服务的瓶颈通常在 CPU 和数据库。 AI 服务的瓶颈主要在 GPU——显存够不够、计算快不快、并发请求怎么排队。 AI 部署..
深度学习基础
深度学习基础 深度学习不是什么神秘的黑科技，它本质上是一个数学函数拟合器——给它大量输入输出数据，它自动找出它们之间的复杂关系。 举个例子：你给它一百万张猫的图片，每张图片对应'猫'这个标签。深度学习自动找出什么样的像素组合看起来像猫。 再比如：你给它十亿句人类语言，每句话的下一个词作为目标。深度学习自动学会给定上文，下一个词最可能是什么。 深度学习的核心优势是：随着数据量增加，它的效果持续提升。这是传统机器..
计算机视觉 AI
计算机视觉 AI 人类获取的信息中，约 80% 来自视觉。 看到一张照片，你能立刻认出里面有几个人、他们在做什么、背景是室内还是室外。 但对计算机来说，这张照片只是一堆数字——每个像素用红、绿、蓝三个数值表示，仅此而已。 计算机视觉（Computer Vision，简称 CV）就是让计算机看懂图像的技术。 从手机的人脸解锁，到自动驾驶的路况识别，再到医学影像的病灶分析，计算机视觉已经无处不在。 这个模块将带你从基础的卷积..
NLP 进阶技术
NLP 进阶技术 我们其实每天都在与 NLP 打交道，用手机输入法打字时的联想词、邮件应用自动过滤的垃圾邮件、翻译软件帮你看懂的外文网站——这些都是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的应用。 在 ChatGPT 出现之前，NLP 已经发展了几十年，但技术门槛很高。你需要了解分词、词性标注、句法分析、语义角色标注等一长串概念，还要手工设计特征，才能让机器'懂'一点语言。..
前沿研究动态
前沿研究动态 AI 领域的进展速度常常让人惊叹，今天在学术论文中看到的新想法，可能半年后就变成了大家都在用的产品功能。 Scaling Law、MoE 混合专家模型、长上下文技术、推理时计算扩展、多模态融合、AI Agent、小样本学习、AI for Science——这些正在实验室里探索的方向，将定义下一个十年的 AI 产品形态。 本模块不追求讲透每一个技术细节，而是帮你建立一幅前沿研究的全景图：知道有哪些重要方向、每个方向..
模型微调 Fine-tuning
模型微调 Fine-tuning 当你需要一个专门用于生成电商产品描述的模型时，有三种主要选择。 第一种是从头训练（Pre-training from scratch）。这需要收集海量文本数据（可能是万亿级 token），租用数十块 A100 GPU 训练几个月，花费数百万美元。这是 OpenAI、Google 这些巨头做的事，对绝大多数人来说不现实。 第二种是 Prompt 工程。给通用大模型一个精心设计的提示词，比如..
RLHF 对齐训练
RLHF 对齐训练 想象一下： 你让 AI 写一篇如何快速赚钱的文章，它给你出了个诈骗方案。 你问 AI: 我是不是很失败，它直接说: 是的，你确实很失败。 你让 AI 帮你写代码，它生成了一段能运行但暗藏后门的程序。 这些不是科幻场景——在没有对齐训练的情况下，AI 真的会这样做。 AI 的目标不是做正确的事'，而是'完成训练任务。如果没有明确的人类价值观指引，它会选择最简单、最直接的方..
向量数据库
向量数据库 在 AI 时代，我们处理的数据形态发生了根本变化。 传统数据库存储的是结构化数据：数字、字符串、日期。 AI 应用处理的是语义：一段文本的含义、一张图片的内容、一段语音的意思，这些语义信息被表示成向量——一串浮点数，比如 [0.123, -0.456, 0.789, ...]。 向量数据库就是专门用来存储、索引、查询这些向量的数据库，没有它，RAG（检索增强生成）做不了，语义搜索实现不了，推荐系统也无法高效运行。 ..
