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大型语言模型(LLM)与AI智能体：一场范式转变

2025-09-07
大型语言模型(LLM)与AI智能体：一场范式转变

本文揭示了AI领域一个关键的误解：将ChatGPT与大型语言模型(LLM)混为一谈。实际上，ChatGPT已从简单的LLM接口进化为复杂的AI智能体，具备记忆、工具集成和多步骤推理等能力，这标志着计算架构的一次重大转变。LLM是强大的模式匹配系统，但缺乏学习和适应能力；而AI智能体则利用LLM作为其认知架构的一部分，能够与外部系统交互，并根据经验学习和适应。这种区别对开发者、产品经理、商业战略和用户都具有深远的影响，理解这种区别才能更好地利用AI的潜力，避免构建过时的解决方案。

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AI 人工智能架构

AI：计算的下一个自然阶段

2025-08-31
AI：计算的下一个自然阶段

从打孔卡到图形界面，再到如今的人工智能，计算的历史一直是朝着更直观的人机交互稳步前进的。AI并非对这一轨迹的彻底改变，而是让计算机更容易为人类所用，更自然的一步。它使计算机能够理解和执行人类的目标，而非仅仅是明确的指令。这标志着计算机承担了更多人机交互中的认知负担，让人们专注于想要实现的目标，而非如何指导机器。未来，人机交互将更像是一种合作，模糊了指令和目标设定之间的界限，从而扩展而非取代人类智能。

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AI 计算历史

AGI的瓶颈：工程而非模型

2025-08-24
AGI的瓶颈：工程而非模型

大型语言模型的快速发展似乎已触及瓶颈。单纯扩大模型规模已无法带来显著提升，通往人工通用智能AGI的道路并非通过训练更大的语言模型，而是构建整合模型、记忆、上下文和确定性工作流程的工程系统。作者认为AGI是一个工程问题，而非模型训练问题，需要构建上下文管理、记忆服务、确定性工作流程以及将专用模型作为模块化组件的系统架构，最终目标是通过这些组件的协同作用实现真正的AGI。

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AI 系统工程