人类通过视觉、听觉、触觉等感官接收信息，最终在大脑中转化为 “神经编码信息”（一种统一的神经信号）；而 AI 嵌入技术的本质是将文本、图像、音频等不同类型的信息，转化为统一的 “向量表示”（如 [0.2, 0.5, ..., -0.8] 这样的数值数组），让机器能像人类大脑处理神经信号一样，对这些信息进行 “比较、检索、理解”。

过去几年，强化学习已成为推动大模型边界扩张的核心技术。从 ChatGPT 的 RLHF，到 DeepSeek、Claude、Llama 的后训练体系，无不依赖强化学习让模型更符合人类偏好、具备更强的推理能力。

过去几年，强化学习已成为推动大模型边界扩张的核心技术。从 ChatGPT 的 RLHF，到 DeepSeek、Claude、Llama 的后训练体系，无不依赖强化学习让模型更符合人类偏好、具备更强的推理能力。

我们在讨论 AI Agent（智能体）时经常会发现一个问题，Agent 往往跑不远，任务一复杂，Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样？因为 AI 的“脑容量”（上下文窗口）是有限的。工具越多，干扰信息就越多。中间步骤越多，无效信息就越多。

我们在讨论 AI Agent（智能体）时经常会发现一个问题，Agent 往往跑不远，任务一复杂，Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样？因为 AI 的“脑容量”（上下文窗口）是有限的。工具越多，干扰信息就越多。中间步骤越多，无效信息就越多。

大模型和算力的快速发展，促进了很多行业的变革，即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段，即“辅助人”的阶段，其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。

大模型和算力的快速发展，促进了很多行业的变革，即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段，即“辅助人”的阶段，其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。

当你构建自己的 Agent 时，可以选择底层 SDK，比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK，也可以选择更高层次的抽象，比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK，但只使用其提供商抽象，基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题，但当你尝试

当你构建自己的 Agent 时，可以选择底层 SDK，比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK，也可以选择更高层次的抽象，比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK，但只使用其提供商抽象，基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题，但当你尝试

最近面试里被问到一个非常典型的问题：