AI 技术发展得太快了，每隔几个月就有新概念冒出来。但很多时候，真正能帮你省钱提效的，不是那些最新最炫的技术，而是这些藏在底层的优化技巧。提示缓存就是这样一个技巧。它不性感，不酷炫，但实实在在能帮你省一半的成本。如果你也在做 AI 应用，不管是聊天机器人、文档总结、还是代码生成，都可以试试提示缓存。记住三个要点就行了。第一，提示缓存缓存的是输入的中间计算结果，不是输出。第二，把静态内容放在提示词前

AI 技术发展得太快了，每隔几个月就有新概念冒出来。但很多时候，真正能帮你省钱提效的，不是那些最新最炫的技术，而是这些藏在底层的优化技巧。提示缓存就是这样一个技巧。它不性感，不酷炫，但实实在在能帮你省一半的成本。如果你也在做 AI 应用，不管是聊天机器人、文档总结、还是代码生成，都可以试试提示缓存。记住三个要点就行了。第一，提示缓存缓存的是输入的中间计算结果，不是输出。第二，把静态内容放在提示词前

【AI时代的编程学习困境】文章揭示了当前开发者面临的两极分化现象：一部分人过度依赖AI工具，丧失独立思考和编码能力；另一部分人则善用AI提升效率。作者指出，依赖AI复制粘贴代码的"伪学习"方式，导致开发者无法通过技术面试，缺乏解决实际问题的能力。建议将AI作为学习工具而非拐杖，通过断网测试、解释驱动等方法验证真实掌握程度，同时强调基础知识的重要性。在AI时代，保持批判性思维和独

Kimi K2.5模型实测显示其在创意性任务上表现出色，但在精确性任务上仍有不足。该模型在多模态识别、Agent集群协作、办公文档制作和编码等方面展现惊人能力，能够处理复杂图片、自动拆解任务并生成高质量设计作品。然而在数据准确性、时效性判断和复杂决策等需要精确信息的场景中频繁出错。测试者建议根据具体需求选择使用场景：创意工作可优先考虑K2.5，而精确任务则需谨慎验证。总体而言，K2.5作为开源模型

本文探讨了Transformer模型自2017年问世以来的重大进化，聚焦其架构和记忆能力的突破性发展。在架构方面，MOE（稀疏门控专家混合）技术通过"按需出动"的专家分工机制，使万亿级参数模型得以高效运行。在记忆方面，KV Cache优化和状态空间模型大幅扩展了上下文长度，而泰坦架构和RAG技术则解决了长期记忆问题。这些创新使当代大模型突破了原始Transformer的算力限制

ClawdBot测试3天后发现的残酷真相：它并非适合所有人。这个AI代理与传统助手不同，具有长期记忆、主动行动和本地运行三大特性，能自动整理资料、筛选信息、安装工具等。但它的核心价值是节省时间和提高决策质量，对月收入不足1万美元的用户帮助有限。真正的赢家不是最早使用的人，而是找到合适场景的人。建议从小场景开始试用，让AI逐步学习你的需求。AI时代，冷静评估工具的实际价值比盲目跟风更重要。

KV Cache是AI快速生成文本的关键技术，它通过缓存计算过的K(键)和V(值)矩阵来避免重复计算。在生成式AI中，每个新词的预测都需要之前所有词的K和V矩阵，如果没有缓存，计算量会呈平方级增长。KV Cache将这些矩阵存储起来，使计算次数从O(n²)降至O(n)，速度提升数百倍。虽然会占用更多内存(导致对话长度受限)，但这种"空间换时间"的策略让AI实现了近乎实时的响应能

SLM、LLM、FM如何选择？一文读懂AI模型选型指南 AI模型并非越大越好，合适才是关键。本文解析三种主流模型的特点与应用场景： SLM（小型模型）：参数量小（<100亿），专注特定任务，速度快、成本低，适合文档分类等简单任务，可本地部署保障数据安全。 LLM（大型模型）：参数量大（数百亿），知识面广，擅长客服对话等需要泛化能力的复杂任务，但成本较高。 FM（前沿模型）：参数量极大（数千亿

本文探讨了大语言模型压缩的两大主流技术——量化和蒸馏。量化通过降低参数精度（如Float32转INT8）来减少存储空间和计算资源，保持性能的同时显著降低成本。蒸馏则通过让小模型模仿大模型的行为，在缩小规模的同时保留相似能力。文章比较了两者的优缺点：量化简单高效适合快速优化，蒸馏灵活适合大幅压缩或训练新模型。此外还提到剪枝等其他技术，但强调量化和蒸馏是目前最实用的方法。这些技术使大模型更易部署，推动

摘要：大模型如何理解人类文字 本文系统阐述了大模型理解人类文字的演进历程。早期采用独热编码存在维度灾难和语义缺失问题，随后词嵌入技术（如Word2Vec）将单词映射到低维向量空间，通过上下文预测学习语义关系。GloVe引入全局共现统计，FastText创新性采用子词单元，增强了生僻词处理能力。随着BERT等模型出现，实现了基于上下文的动态语义表示，通过掩码语言模型和注意力机制，大模型不仅能处理一词