AI大模型

AI大模型

GPT-5.4发布：推理、编码与代理能力的全面升级

OpenAI于2026年3月6日发布GPT-5.4,首次将推理、编码和智能体能力整合至单一模型。核心升级包括:上下文窗口扩展至100万tokens、原生计算机操作能力、可中断思考过程、Fast模式及能力整合。在专业领域表现突出,标志着通用AI模型进入新阶段,为"全能型"模型树立了新标杆。

AI大模型

Token 和 Embedding：大语言模型看世界的方式

梳理了大语言模型中的 Token 和 Embedding 概念，解释模型为何先通过 Tokenizer 将文本转为离散编号，再用 Embedding 将编号映射到高维向量空间。对比语言模型内部的 Token Embedding 与 RAG 场景中的文本 Embedding，说明二者在架构相似但训练目标和用途不同。

AI大模型

Claude Opus 4.6 vs GPT 5.3 Codex：AI编程大战的29分钟

本文通过Base64解码、古诗词创作、逻辑推理、UI复刻、游戏开发、Bug排查等多维度实测对比刚刚发布的Claude Opus 4.6和GPT 5.3。Opus 4.6在UI设计和可视化方面表现突出，拥有100万Token超大上下文；GPT 5.3 Codex则在代码规范、响应速度上领先，且成本降低50%。

AI大模型

新发布的 Kimi K2.5：原生多模态时代的国产大模型

Kimi K2.5 是最新发布的国产开源多模态大模型，支持 256K 上下文，并在图片、视频理解和 Agent Swarm 多智能体协作上大幅升级。实测在前端开发、PPT 报告生成、大规模信息整理等场景表现出色，但在事实准确性和视觉细节识别上仍需人工把关，整体已足以支撑新一代 AI 应用。

AI大模型

DeepSeek V4：用“记忆架构”改写大模型算力游戏？

本文梳理了DeepSeek V4可能采用的核心技术路线：通过 Ingram 条件记忆模块将大部分静态知识迁移到 CPU 内存，并在 R1 训练范式的基础上压缩训练与部署成本。“算力+记忆双轴”架构有望显著降低大模型门槛，对 OpenAI 等闭源路线及 GPU 主导的算力商业模式形成压力。

AI大模型

vLLM：把一块 GPU 吃干榨尽的大模型推理引擎

介绍了 vLLM 这一开源大模型推理引擎，解释其通过 PagedAttention 管理 KV Cache、通过连续批处理提升 GPU 利用率的核心机制，展示了 vLLM 在高并发场景下的吞吐优势。总结了 vLLM 在高并发 API 服务、企业级工程体系中的适用场景，并给出了一套从单机到服务化的实践入门路径。