Vibe Coding 是一种强调“规划先行、人机协同”的开发方式。通过先写文档、维持上下文一致性、小步迭代与持续验证，让 AI 始终在明确结构与规则下参与协作，从而成为可靠的编码助手，避免代码混乱并显著提升整体开发效率。

规格驱动开发（SDD）是一种以“规范文档”为核心的工程方法论。与传统的“代码优先”开发模式不同，SDD要求开发流程的每一步都必须以明确的规格（specifications）为依据。

​AI Infra （Infrastructure）（AI基础设施）绝非单一硬件的简单堆砌，而是支撑 AI 训练与推理全流程的核心算力底座，涵盖 GPU/TPU/NPU 等算力芯片、高速存储系统、低延迟网络架构及智能调度软件，构成软硬深度协同的完整技术体系。

​不同模型可能采用各自的切分方法，因此，一个 Token 所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字，通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字，对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母， 不同的模型对相同的输入分词， 分词结果是不一样的。

Tokenizer分词器，将一段文本分割成很多单词或者子单词，这些单词或子单词通过token词表被映射成一串id。简单点说就是将字符序列转化为数字序列，对应模型的输入。

目前大模型的训练主要会分为预训练和微调两个阶段，预训练又可以分为全量预训练和二次预训练。

大语言模型的浪潮推动了 AI Agent 相关研究快速发展，AI Agent 是当前通往 AGI 的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类 人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模型规模不断增大，大模型涌现出了上 下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种能力。将大模型作为 AI Agent 的核心大脑，就可以实现以往难以实现的将复杂问题拆解成可实现的子

Kotlin IntelliJ IDEA环境搭建IntelliJ IDEA 免费的社区版下载地址：https://www.jetbrains.com/idea/download/index.html下载安装后，我们就可以使用该工具来创建项目，创建过程需要选择 SDK， Kotlin 与 JDK 1.6+ 一起使用。在右侧的下...

​AI Infra （Infrastructure）（AI基础设施）绝非单一硬件的简单堆砌，而是支撑 AI 训练与推理全流程的核心算力底座，涵盖 GPU/TPU/NPU 等算力芯片、高速存储系统、低延迟网络架构及智能调度软件，构成软硬深度协同的完整技术体系。

自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么，你所认为深度学习的最牛的模型有哪些呢？欢迎评论区留言讨论~以下是我心目中的深度学习top10模型，它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。