如果说 GPT-5 是一位理性的工程师，那么 GPT-5.1 Instant 就像是那位既懂逻辑又会聊天的朋友。它延续了 GPT-5 的高准确性，同时在语气、理解力和指令执行上都有明显提升。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有显著的架构与定位差异。本文将从架构原理、适用场景和性能差异三个维度，深入剖析GPU与TPU。

最近，Hugging Face 发布了一篇罕见的超长技术博客——超过 200 页的《Smol 训练手册》。

最近Kimi K2 Thinking 在国内外AI圈引起了不小的轰动，它以“思考（thinking tokens）+ 长序列工具调用” 为核心设计理念，并提出训练与推理策略。

面试官：说一下什么是量化，为什么将大语言模型从 FP16 量化到 int8 甚至 int4，性能仍然能保持得很好？

在多模态浪潮加速的 2025 年，美团再次交出了一份令人惊艳的答卷。继 LongCat-Flash-Chat 与 LongCat-Flash-Thinking 之后，LongCat 系列迎来了新成员——LongCat-Flash-Omni。

这道题其实是面试官想看你是否真的理解大模型安全对齐（Alignment）背后的优化逻辑。我们都知道这两个词看起来都跟“让模型更听话”有关，但它们在原理、流程和优化目标上，差别非常关键。今天我们来把这件事讲清楚。

过去几年，AI 让我们见识了语言理解的奇迹。ChatGPT 能写文章、Midjourney 能画画，但让机器真正理解并预测世界，还需要更深一层的智能——那就是「世界模型」（World Model）。

这道题可以说是大模型推理面试的保留项目。很多人一听就说：“我知道啊，KV Cache 是缓存 Key/Value 的东西，用来加速推理。”但真要问到怎么复用、为什么能复用、系统怎么批处理，大多数人就卡壳了。今天我们就把这件事彻底讲清楚。

面试官：你觉得大模型的幻觉（Hallucination）是怎么产生的？能不能从原理上讲讲？那我们又该如何去抑制？别小看这问题，几乎所有大模型都被幻觉困扰——从 ChatGPT 到多模态模型，没有一个能逃得了。