2025年6月23日，百度举办AI开放日活动，重磅发布了其智能代码助手文心快码的最新突破——Comate AI IDE。这是业界首个集多模态与多智能体协同于一体的AI原生开发环境工具，首创设计稿一键转代码功能，开箱即用，为国内企业和开发者提供高效、智能、安全可靠的AI IDE。阿东也参加了开放日的活动，还在活动中取得了不错的名次！！！

百度搜索迎来十年来最大改版，升级为"智能框"支持超千字输入和多模态交互，推出"百看"功能实现结构化内容呈现，并增强AI助手能力。改版内容包括：1）搜索框升级为智能创作平台；2）搜索结果从链接转向直接满足需求；3）AI助手加入视频通话等新功能；4）接入1.8万+MCP打造国内最大AI生态；5）引入全球首个中文音视频生成模型MuseSteamer。此次变革标志着

阿东，大模型算法工程师，中科院硕士，大厂面试官。1. 合成数据的定义与优势合成数据是通过生成式AI技术或算法模拟生成的、模仿真实世界数据的数据。早在1993年，统计学家Donald Rubin便在论文中提出这一概念。随着ChatGPT等生成式AI的兴起，合成数据因其高效、低成本及可控性成为研究热点

MCP 集成，一定要看的高质量代表项目

《从CURD工程师到大模型架构师的转型之路》分享了作者三年多的AI领域转行经验。2023年接触智能客服等项目积累实战经验，2024年技术深耕并发表论文，2025年成功转型为大模型架构师。文章总结了四大核心心得：可视化理解算法、夯实经典理论基础、重视动手实践（如复现ReAct Agent）、善用开源资源（如LangChain）。特别介绍了"分层记忆大脑"项目，通过短期/长期记忆机

天下没有难学的大模型，拿sft来说一个后端同学，上手一个月就很熟悉了，rag开发亦是如此，多读论文，5分钟读一篇论文，学会利用AI工具，不懂的先问问大模型懂不懂，其中也是有很多技巧。用agent的思维，去处理一切事情，什么事情都可以🈶mult agent去组合解决的。0基础小白，研0的同学，前后端从业者可以按照我的路线，快速抓转行大模型工程or算法。转行大模型之后：字节巨量（已拒），联想（已接）

《12-FactorAgents：构建生产级AIAgent的核心原则》摘要 本文系统介绍了构建可靠LLM应用的12项核心原则，旨在解决传统Agent架构的四大痛点：不可预测的控制流、困难错误处理、混乱状态管理和差可观测性。12-Factor方法论提出将确定性代码与LLM能力巧妙结合，通过结构化工具调用、主动管理提示词与上下文、统一状态管理、小型专注Agent设计等原则，显著提升系统可靠性。文章强调

Hinton、Kiela及清华大学课程，深入且具启发性。通过理论学习与实践结合，可全面掌握大模型的核心知识与应用技能。Hinton、Kiela及清华大学课程，深入且具启发性。通过理论学习与实践结合，可全面掌握大模型的核心知识与应用技能。⬇️资源覆盖从入门到进阶的LLM学习需求，适合学生、开发者及研究者。⬇️资源覆盖从入门到进阶的LLM学习需求，适合学生、开发者及研究者。Karpathy和吴恩达的课

大模型的长上下文窗口并不总是带来性能提升，反而可能导致响应质量下降。本文分析了4种上下文失效模式：中毒（错误信息被强化）、干扰（过度关注历史）、混淆（冗余信息干扰）和冲突（信息自相矛盾）。研究表明，当上下文超过10万token时，模型性能显著下降，工具过多也会降低表现。微软实验显示分段提示会使性能下降39%。文章指出，上下文工程的关键在于精准控制信息量，而非盲目填满上下文窗口。

大模型的可解释性一直是绕不开的话题。ReasonGraph和Token-explorer这两个工具，一个帮你看清生成细节，一个把推理路径画出来，真的让黑盒变得不那么“黑”了。想自己动手试试？有空我再深入研究下，把玩后心得再跟大家分享！你也试试看，欢迎留言说说你的体验～