多轮对话 RAG：把「那它呢」翻译成能检索的问题
用户第二轮问「那它支持导出吗」——这三个字没法直接检索。多轮对话 RAG 的核心动作是 condense：用对话历史把带指代、带省略的追问改写成独立完整的问题再去检索。本文讲清指代消解与历史压缩的做法、改写偏移的坑、以及「检索结果也要进历史」这个常被忽略的细节。
阅读全文 →
全部文章
ARCHIVE 共 383 条大模型的数据泄漏面：训练记忆、上下文残留与 PII 防护
大模型的数据泄漏横跨训练记忆、上下文残留与日志供应链三条路径。本文给出应用侧 PII 脱敏流水线、多租户检索越权这一隐蔽坑的对策，以及按输入-输出-日志-训练四段分别设防的思路。
上下文窗口不是越长越好：长上下文的原理、代价与用法
长上下文常被当成大模型的头号卖点，但它有三层代价：平方级注意力计算、线性增长的 KV Cache 显存，以及塞得进去未必用得好的召回衰减。本文讲清长度受限的原理、显存的估算方法与三条扩长路线，并给出上下文预算分配的实操建议。
大模型服务的缓存体系：前缀缓存与语义缓存
「LLM 缓存」其实指两种东西：推理层的前缀缓存复用已算好的 KV Cache，几乎零风险；应用层的语义缓存按问题含义命中旧答案，省钱但可能错。本文对比两者机制与适用场景，给出先做前缀缓存的行动顺序。
模型量化的精度账：从 FP16 到 INT4 该怎么选
从 FP16 压到 INT4，体积与显存降到约四分之一，量化是大模型部署的标配。本文讲清量化原理、PTQ 与 QAT 两条路线、RTN/GPTQ/AWQ 的思想差异，以及按显存逐级下降的选型决策表。
MoE 混合专家入门：大模型如何「变胖不变贵」
MoE 架构让模型总参数可以做得很大，而每个 token 实际经过的计算却不大，这是「变胖不变贵」的关键。本文讲清路由器与专家的分工、总参数与激活参数的区别、路由塌缩与负载均衡的难点，最后给出 MoE 与稠密模型的选型判断。
Jev 深度使用手册：State 设计、三种原语、置信度阈值与九类失败模式
一份可直接照做的 Jev 实操手册（2026-09-22）：从 state/questions/answers 三件套与 Choice/Score/Noul 三种原语讲起，给出 state 设计、置信度三档路由与阈值标定，Speculative fan-out 与 Composite scoring 两大模式，四个生产级配方（客服分诊 / Agent 工具护栏 / 模型路由 / 上下文压缩），并逐条拆解官方披露的九类失败模式，附成本、限流、版本管理与一页速查表。
不说话的模型，正在接管 Agent 的 80% 决策：Jev 深度拆解
TypeSafe AI 的 Jev 全面开放，注册即得 5 美元额度（约 1.2 亿输入 Token），输出 Token 永久免费。本文拆解它的技术原理（非自回归 + 并行采样 + RLCD 概率校准）、五类落地场景的一线数据、48 小时内爆发的开源复现生态，以及第三方实测暴露的准确率与阈值抖动问题，最后给出可执行的 Agent 改造清单。
Grounding 选型指南：向量索引、知识图谱、语义层，到底该用哪个
系列第 ③ 篇，对应技能地图第 2 格「Grounding」。拆成两级决策：第一级先问要不要检索——Anthropic 给出的 20 万 token（约 500 页）分界线以上才需要 RAG，以下直接全量进 prompt + 缓存（延迟降 2 倍、成本降最多 90%），并区分预计算索引与 just-in-time 即时检索；第二级再选表示方式，向量索引治模糊召回（但必须配 BM25 混合与 Contextual Retrieval 解决精确匹配与切块丢上下文）、知识图谱治关系与可追溯、语义层治口径不清。附可量化收益表（检索失败率 5.7% → 3.7% → 2.9% → 1.9%）、四个实现注意项、context rot 与上下文压缩/笔记/子智能体三件套，以及一张可抄的选型决策树。
大模型能力提升路线图：从"堆参数"到训练全栈 + 外层程序
把 2026 年可核查的公开证据整理成一张六层能力路线图——预训练、后训练 RL、推理时计算、上下文与记忆、智能体与 Harness、世界模型。含 Meta ScaleRL 40 万 GPU 小时实验结论、RL 预算占比 10%–30% 口径、Chinchilla 对比、Meta-Harness 6x 差距等数据锚点，并给出优先级表与算法工程师/产品经理的行动建议。
DeepSeek-R1最大的贡献是什么？
解读 R1 在强化学习范式下的推理能力涌现，及其对开源生态的影响
大模型工作原理全解析
Tokenizer 的工作机制：BPE 分词、上下文窗口与计费逻辑
LLM周边一览
大语言模型的基本原理、发展脉络与能力边界总览