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大语言模型

整理大语言模型相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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Graph Engineering 不是知识图谱,是多 Agent 系统的组织学

多Agent跨域协作失控?Graph Engineering非知识图谱,是Agent组织“解剖学”,提供落地清单!核心内容:1. Graph Engineering与知识图谱的定义区分(知识图谱解决“系统知道什么”,Agent图解决“组织协作”)2. 三层工程化演进:Prompt(单次调用)、Loop(单个Agent)、Graph(多Agent协作)3. Graph Engineering的设计要点:节点(Agent/组件)、边(数据流/控制流等)与拓扑结构

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OpenAI 把语音转录拆成两条路:实时贵 3.8 倍,差在哪?

OpenAI推出两款语音转录模型,实时与文件转录分路发展,价格差3.8倍,一文读懂分层计费逻辑。 核心内容: 1. GPT-Live-Transcribe:实时音频处理,支持增量输出与延迟调整,0.017美元/分钟 2. GPT-Transcribe:录音文件处理,支持流式返回完整结果,0.0045美元/分钟 3. 分层计费趋势及上下文提示(prompt、keywords、languages)

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一文读懂Graph Engineering

AI工程圈热议:从Loop到图工程的范式跃迁,企业落地指南+工具选型全解析 核心内容: 1. Graph Engineering的定义及与Loop工程的关系 2. AI工程五层体系演进(Prompt到Graph的迭代逻辑) 3. 多Agent协作的生产级落地路径与工具选型

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Claude Opus 5发布:只给4句话,它自己干了8小时

Claude Opus 5发布:4句话指令,模型自主工作8小时完成7万行代码,AI从“需紧盯”到“主动执行”的突破! 核心内容: 1. 实测案例:4句话提示词驱动8小时完成复杂项目(7万行代码、420万格地图等) 2. 能力升级:模型吸收任务“脚手架”,实现自我检查与主动推进 3. 官方案例:无图造视觉流程、补bug边缘情况、造测试台验证逻辑

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前百度团队,把 AI Agent 塞进了手机键盘里

前百度团队打造AI手机输入法Acti,让键盘秒变任务执行器,无需复杂操作即可完成搜索、会议等任务。 核心内容: 1. 产品定位:区别于普通输入法,支持AI直接执行任务 2. 核心功能:多场景任务示例(餐厅搜索、股票查询、会议创建等) 3. 技术机制:连接大模型与手机服务接口,支持用户自定义快捷技能

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别再追新词了,你早就在做"图工程"了

“图工程”成新热词?实则换汤不换药,LangGraph等框架两年前已用节点边构建智能体,新词不过是概念迭代老套路。 核心内容: 1. “图工程”的诞生:推文引发,话题先于产品 2. 五个工程概念的定义与关系:提示、上下文等工程的区别与互补 3. 新词本质:换汤不换药,框架早存,概念迭代老套路

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Agora Agents SDK:极速构建你的第一个语音智能体

Agora Agents SDK发布!十行代码15分钟构建语音智能体,三端支持+强类型链式调用,低代码对接全球实时语音AI引擎。 核心内容: 1. 三端语言支持与发布背景 2. 强类型链式构建器、鉴权与会话管理核心能力 3. 低代码快速上手示例与使用方式

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以后开会,AI可能要开始插嘴了

AI语音加速渗透现实场景,会议等场景变革在即。本文解析技术突破、智能进化瓶颈及AGI竞争的关键。 核心内容: 1. AI语音技术发展现状与近期产品动态 2. 现阶段AI语音面临的核心挑战(聆听、意图识别等) 3. AGI时代AI语音的组织与人才竞争逻辑

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刚刚,来自Anthropic和OpenAI的1100名研究员联合起来向全人类发出了警告。

1100名顶尖AI研究员(含OpenAI、Anthropic核心成员)罕见联合警告,呼吁政府建立国际机制控速AI研发,背后是企业竞争下的集体风险焦虑。 核心内容: 1. 1100名AI顶尖研究员联合签署声明的背景(涉及公司及核心人物) 2. 声明核心诉求:政府推动建立国际机制控制前沿AI研发速度 3. 呼吁控速的原因:企业竞争下单独减速会失优势,需集体行动

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面向 AI 智能体推出全新 Rust 运行时——Kata Containers 4.0 正式发布

Kata Containers 4.0 发布全新 Rust 运行时,为 AI 智能体沙箱提供安全高效的开源基础,巩固其在 AI 基础设施中的核心地位。核心内容:1. 4.0版本核心更新:全新Rust运行时成为默认实现2. AI智能体沙箱设计:应对动态风险的轻量级虚拟机隔离机制3. 应用场景与实践:蚂蚁集团等生产环境应用及社区支持

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Agent 的上限看模型,底线看什么?

Agent搜索的底线是什么?信源分级与实测横评(豆包vs Tavily)揭秘,助你为Agent选对工具。核心内容:1. 搜索对象从人到Agent的转变及核心任务2. 信源分级与AI搜索实战横评(豆包vs Tavily)3. 世界杯决赛夜热点压力测试案例

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AI 工程:搞懂Graph Engineering后,再来猜猜接下来会不会是:Protocol Engineering?

AI工程迭代惊人!Loop Engineering 41天“死亡”,Graph Engineering接棒多Agent协作新方向。 核心内容: 1. Loop Engineering兴衰:41天从系统介绍到被宣告“死亡”的历程 2. Graph Engineering崛起:相关内容(课程、工具等)快速涌现的背景 3. 从Loop到Graph的本质:AI Agent工程从单闭环到多Agent协作的演进

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刚刚!Anthropic声明从未主张禁止开放权重模型,再提系统性打压中国AI

Anthropic首次系统回应开放模型质疑,澄清未禁开放模型,却担忧AI能力流向中国及高风险场景,提出三大解决方案。 核心内容: 1. Anthropic声明澄清立场:从未主张禁止开放权重模型 2. 核心担忧:先进AI能力落入中国及高风险场景使用 3. 解决方向:限制先进芯片流向中国、打击模型蒸馏、要求AI安全测试

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Agent 工程别再混为一谈:Harness、Loop、Graph 三层架构到底怎么分?

澄清Agent工程三大概念混淆,用Harness/环境、Loop/反馈、Graph/流程三层架构解析各自作用,助你理清可靠Agent工程关键。 核心内容: 1. 澄清Harness、Loop、Graph的常见混淆现状 2. 三层架构定义:Harness管环境与运行基础设施,Loop管重复执行与反馈验证,Graph管流程拓扑与状态迁移 3. 可靠Agent工程关键:环境、反馈、流程需共同工程化,非仅依赖模型升级

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100万上下文只是噱头,你也不需要“上下文压缩”!

别被100万上下文和压缩工具迷惑!LLM“愚蠢区间”现象揭秘,助你优化AI Coding上下文管理。 核心内容: 1. AI Coding上下文管理的标准工作流程 2. LLM“愚蠢区间”现象及成因(斯坦福论文支持) 3. 开发场景中的常见误区与应对思路

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做 AI Agent,先分清 MCP 和 Skills

分清MCP与Skills,AI Agent的正确打开方式!一文解析两者区别及使用场景。核心内容:1. MCP的定义与作用:Model Context Protocol作为中间层标准化外部数据调用2. MCP与提示词工程、上下文工程的区别:明确不同AI应用场景的处理逻辑3. MCP解决的关键问题:安全、标准地将外部数据和工具接入AI模型

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面向 Coding Agent 的多仓库 Git Worktree

多仓库架构下 Coding Agent 的 Git Worktree 应用指南,详解子模块初始化、需求冲突等问题的解决思路。 核心内容: 1. 多仓库架构中 Git Worktree 应用的新挑战 2. 面向 Coding Agent 的 worktree 工作流设计 3. 子模块初始化、需求冲突及多 Agent 编排问题的解决方案

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亲测WorkBuddy搭配Kimi-K3好用,国内可平替Codex加GPT-5.6Sol

国产WorkBuddy搭配Kimi-K3实测好用!高效平替GPT,国内用户稳定使用的最佳方案。 核心内容: 1. 测试任务与对象:分析公众号运营数据的AI任务,对比ChatGPT+GPT-5.6和WorkBuddy+Kimi-K3 2. 测试过程对比:GPT处理繁琐低效,WorkBuddy+K3快速脚本取数 3. 实测结果与结论:国产组合高效稳定,实现平替GPT的国内解决方案

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Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 哪家强?

刘小排24小时实测Opus 5:对比GPT-5.6 Sol,任务执行谁更强?各有优劣,适用场景不同!核心内容:1. 综合能力与价格:Opus 5多数能力超Fable 5且更便宜,复杂后端逻辑不如GPT-5.6 Sol2. 适用任务差异:Opus 5适合及时反馈任务(如产品讨论),GPT-5.6 Sol适合复杂架构与无人值守任务3. 实测结论:综合体验Opus 5胜,纯编码GPT-5.6 Sol略胜,AI工程师角色分化趋势

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Loop工程已死,Graph工程永生

从Loop到Graph,工程范式变革!一文解析Graph Engineering如何用有向图组织Agent解决复杂问题,附实操指南。 核心内容: 1. Loop工程与Graph工程的定义及核心差异 2. Loop工程在复杂场景中的局限性 3. Graph工程实操入门:节点、边的概念及线性脚本优化