这门《智能原生架构实战课》最打动我的，就是它特别“实在”——不但生动深入地讲解了大模型、智能体的本质，探讨了面向智能体做架构设计的方法论，更有他在大模型背景下推动企业 架构重塑的实践干货。我之前踩过的坑，听过这门课后才发现，很多问题早就有成熟的解决思路，只是自己闷头学没摸到门道。这背后的原因是，很多企业都在从“数字原生”往“智能原生”转，就像开车从“自己看导航”进化到“全自动驾驶”，可咱们手里的“

包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。明确学习方向，2025年 AI 要学什么，这一张图就够了！【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】【24 套最新技术大会 AI 分享PPT】【AI 大模型面试真题（102 道）】【26 套 AI 大模型行业研究报告】【AI 大模型面试题 300 道】【LLMs 面试

其背后是百度构建的“芯片—框架—模型—应用”四层全栈布局，就拿深度学习框架来说，全球顶尖大模型主要基于 PyTorch 训练，能用自研框架支撑起顶级模型的，只有谷歌和百度（PaddlePaddle，百度飞桨）两家公司，文心大模型5.0-Preview，不仅验证了百度在AI底层架构上的长期投入，我们还可以借此窥见中国 AI 技术的发展趋势。例如，在创意写作维度上，文心大模型5.0-Preview得分

在对白处理上，模型支持多人多语言对话，口型对齐精准，覆盖中文方言（如四川话、粤语等）、英文及小语种，极大地提升了视频内容的真实感与全球化创作潜力。数据显示，该功能可帮助创作者提升65%的整体效率，并减少60%的无效创作成本。谭待表示，通过从模型能力到基础设施的全面革新，火山引擎正在推动AI应用从单一的模型调用向复杂的Agent智能体生态演进，加速AI能力在各行各业的深度落地。谭待指出，传统的IT架

OpenRouter数据显示，GLM-4.5和GLM-4.6自上线以来，调用量稳居全球前10，付费API收入超过所有国产模型的总和。亏损的主因很清楚，就是研发投入太猛。这个速度放在AI行业或许不算特别快，但作为一家技术成果转化的公司，能够在大模型赛道站稳脚跟并率先上市，背后的商业逻辑值得拆解。MaaS和私有化部署的收入结构能否如期调整，API业务能否持续高增长，研发投入能否转化为更强的技术壁垒，这

一个叫Smart Forking的扩展，让大模型首次拥有「长期记忆」，无需重头解释。原因在于，知识库解决的是「长期、稳定、可复用的记忆」，而Smart Forking解决的是「强上下文、强时序的工作记忆」。可以看到，爆料中Anthropic要做的「知识库」，原理就是把信息分门别类存进不同的「记忆本子」，让Claude主动去翻这些知识库，调取相关背景，补充新的偏好、决策和经验。不过从使用体验上来说，

学员所在企业中，超过60%来自央国企、上市公司及行业龙头，包括国家电网、国家能源集团、中国中车、贵州茅台等，其余来自蔚来、金拱门、愉悦家纺等独角兽及“专精特新”企业，整体呈现出明显的“数据+业务+技术”复合背景特征。进一步强化“场景化智能”导向，重点开设Agent架构、大模型应用创新、数据工程与业务价值评估等课程，同时设立“数智创新专班”，系统提升学员在数据治理与业务闭环设计方面的能力，推动人才培

最近，办公软件圈的风向彻底变了。如果说两年前的“百模大战”让大家还沉浸在参数量级、算力竞赛的狂欢中，甚至产生了一种“只要模型足够强，万事皆可灵”的幻觉，那么现在的市场信号已经冷酷且直白：用户对AI的新鲜感正在耗尽，单纯的聊天陪聊撑不起AI的下半场。（图为：中金公司研究部执行总经理、计算机行业首席分析师于钟海）在1月27日的WPS 365 AI协同办公上海峰会上，中金公司研究部执行总经理、计算机行业

这个测试的对手，不是普通用户，不是普通从业者，而是顶尖人类专家。更重要的是，这次GPT-5.4在性能提升的同时，Token消耗大幅减少，速度更快，成本更低。这背后的技术逻辑是：真正让AI"看懂"并"操作"电脑，需要的不只是语言模型的能力，更需要视觉理解、空间推理、操作序列规划的深度融合。它会自己打开Excel，处理数据，生成图表，打开PPT，找到第三页，插入图表，打开邮件客户端，找到市场部的联系人

当时发布时，MiniMax M2.5就在SWE-Bench Verified测试中，完成任务的速度较上一代M2.1提升了37%，端到端运行时间缩短至22.8分钟，与Claude Opus 4.6持平。Anyway，在这份专为龙虾而生的Benchmark中，国产模型的含量确实很高，而且在某些单项上表现出色。由于评测方式偏向真实任务流程，值得注意的是，在PinchBench的排行榜上，你会看到一个有意