GLM-4.6V开源，首次在视觉大模型中原生集成工具调用能力，实现从图像感知到可执行动作的端到端闭环，支持图文创作、识图购物、前端复刻与长文档视频理解四大典型场景，9B轻量版免费开放。

弗吉尼亚理工团队开源AI工具ProRNA3D-single，仅凭单条蛋白与RNA序列即可精准预测三维复合结构，在进化信息稀缺场景下性能显著超越AlphaFold 3。这项技术为抗病毒药物研发、神经疾病研究和癌症治疗提供全新突破口，正加速生命科学领域的研究范式变革。

Master Prompt是让大模型真正懂你的秘密武器。本文深度拆解如何构建个人说明书式提示词，涵盖核心原则、避坑指南与YouMind实战案例，助你提升AI协作效率300%。立即掌握，释放生产力，让AI成为你的超级工作伙伴！

Qwen上线的Deep Research功能，以深度检索为核心，重构了信息处理逻辑。相比传统大模型的泛化输出，其通过任务拆解、多源整合与动态优化，将复杂研究压缩至数十分钟完成。实测显示，该功能在生活决策、学术辅助及内容创作领域表现突出，但冗长报告中的有效信息密度仍待提升。对比竞品，Qwen更侧重信息筛选的精准性，而Manus等产品则偏向任务互动性。这一突破标志着AI从“生成内容”向“解决问题”的关

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习——这四大机器学习范式，是AI落地的底层逻辑。本文用最通俗的语言拆解其原理、差异与实战价值，从数据标注成本到决策模型构建，从理论到行业案例，带你穿透AI黑箱，掌握真正可落地的AI工程能力。无论是企业技术负责人还是开发者，都能找到破局方向。

纽约大学新提出的QSVD算法，通过对Q、K、V权重矩阵联合做奇异值分解，并结合跨层秩分配与低秩量化技术，首次在压缩视觉语言模型的同时实现精度提升。实测显示，在普通RTX 4070上推理速度提升13.1倍，KV缓存减少80%以上——这可能是VLM走向端侧部署的关键一步。

本文深入剖析AI Native的核心原理与实践路径，通过对比传统规则引擎与智能体决策的差异，揭示企业如何通过动态学习系统替代硬编码逻辑。以电商配送场景为例，展现AI原生应用如何实现自我优化的业务闭环，为技术团队提供落地指南。

本文系统介绍了一套可量化、可复现、可对比的RAG知识库评估框架，围绕Recall Score、Correctness与Groundedness三大核心指标，结合真实企业研发场景，详细阐述如何从“凭感觉”走向科学评估。笔者通过构建轻量级评测Pipeline，验证了该框架的有效性，并分享了后续优化路径与实践经验。

本文基于2025最新数据以及milvus和Qdrant两大向量库在各峰会、论坛以及本人落地实际结果进行对比，为大家做出这个“向量数据库“避坑指南”

本文深入解析大模型训练两大核心技术SFT与RLHF，揭秘阿里、字节、腾讯等大厂实战经验。从数据配比秘诀到避免训练崩溃的黄金参数，从算力配置方案到常见陷阱规避，为您呈现大模型落地的完整路线图。无论您是技术专家还是企业决策者，这些来自一线的实战洞见都将帮助您在AI浪潮中稳健前行。