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#LLM

Harness也能自我进化？上海AI Lab Self-Harness：让同一个LLM实现33%-60%提升

用户1589488 12小时前2026-07-08 16:29:40

论文核心观点：LLM Agent 性能由基座模型和 Harness（系统提示词、工具包装、规划模板、验证逻辑）共同决定。不同模型有不同失败模式，Harness ...

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斯坦福团队：验证，正在成为LLM的第四条Scaling曲线

唐国梁Tommy 13小时前2026-07-08 15:39:08

这篇新论文《LLM-as-a-Verifier: A General-Purpose Verification Framework》想解决的，正是这个问题。它的...

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Karpathy说这是LLM的第三次交互革命——Agent群聊模式，新范式还是新叙事？

老周聊架构 14小时前2026-07-08 14:16:43

Andrej Karpathy（对，从OpenAI跳到Anthropic的那位）直接发推说：这是LLM交互方式的第三次重大革命。

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从一次修复到长期记忆：Agent 工作流里的知识沉淀

七牛开发者 14小时前2026-07-08 13:52:25

在传统软件工程中，我们推崇“代码复用”；但在 Agent 参与的工程中，能产生复利的东西从“代码复用”变成了“知识复用”。

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LLM API调用避坑指南：从选型到集成

用户12493922 15小时前2026-07-08 12:48:19

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(7.为什么“预测下一个 Token”会产生智能？)

GuZhenYin 18小时前2026-07-08 09:47:51

大模型的智能，不是来自“理解”，而来自对人类语言分布的极致拟合，而语言本身已经编码了世界结构。

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LLM API的坑我踩了个遍，这份选型指南值得收藏

用户12493922 18小时前2026-07-08 09:47:47

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(6.从 SwiGLU 到 MoE —— FFN 才是大模型真正的算力核心)

GuZhenYin 18小时前2026-07-08 09:47:43

但在现代大模型（LLaMA / Qwen / DeepSeek / GPT 系列）中，有一很重要的现实情况：

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(5.Transformer的FFN模块到底是什么?)

GuZhenYin 18小时前2026-07-08 09:47:00

在上一章中，我们已经知道,Attention 的作用是：让模型能够在生成每个 Token 时，回看并加权所有历史信息。

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(4.Attention：模型是怎么看懂上下文的?)

GuZhenYin 18小时前2026-07-08 09:46:49

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(1.引子--为什么 AI 突然变聪明了？)

GuZhenYin 18小时前2026-07-08 09:46:13

如果你是在 2022 年底第一次接触 ChatGPT，可能会有一种非常强烈的感觉：

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(2.Token 到底是什么？)

GuZhenYin 19小时前2026-07-08 09:43:51

其实在3月23日中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏正式公布，AI领域核心概念Token的标准中文译名为词元。这一中文语义其实是相当精准...

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LLM API选型避坑：我的真实踩坑经验

用户12493922 21小时前2026-07-08 06:49:46

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LLM API调用的四个真相，帮你省一半算力成本

用户12493922 1天前2026-07-08 04:06:50

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LLM API接入的坑与道：我的实战笔记

用户12493922 1天前2026-07-08 00:53:21

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#LLM

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(4.Attention：模型是怎么看懂上下文的?)

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零基础认识大语言模型（LLM）工作原理(2.Token 到底是什么？)

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