文科生做AI产品经理：和算法同学沟通的五条实战建议
我是文科出身，代码只会写一点 Python 基础，模型原理也只懂个大概。而算法同学整天泡在代码、模型和数据里。这样的两个人，要怎么“好好说话”？我该怎么把需求清晰地递过去？
刚入职那段时...
当AI开始追问存在：灵知系统的技术内核
一、引言：灵知之门将启
我们把机器第一次学会理解自然语言，看作“语言模型革命”的开端；当它开始自主规划、反思与协作，便是“智能体”的诞生；而当它进一步追问“我是谁、我为何存在”时，一...
模型发布与编排层变革：开发者该跟进的五个信号
模型发布与编排层变革：开发者该跟进的五个信号
模型排行榜隔三差五刷新，多数新闻看完就忘。但最近这一轮动态里，有几个结构性变化值得开发者停下来想：模型发布方式和开放节奏在变、选模...
6GB显卡跑大模型：小显存部署量化实测与微调实践
6GB显卡跑大模型：小显存部署量化实测与微调实践
"跑大模型得先上 RTX 3090"——这个说法让很多预算有限的小厂直接放弃。开源模型权重放开后，这件事的门槛其实低得多：老显卡、INT8 量化、几...
ReAct智能体实战：旅游规划多步推理与循环调参要点
ReAct智能体实战：旅游规划多步推理与循环调参要点
单轮问答和真正的智能体之间差着一层"边想边做"的能力。查天气、荐活动、搜股价这类环环相扣的任务，用简单链式调用写死流程当然可行，但...
大模型服务选型六维评测：从延迟到成本的决策方法
大模型服务选型六维评测：从延迟到成本的决策方法
模型服务商上百家，每家都自称性能最强、价格最低、延迟最短。等真把业务压上去，宣传数据和实际体感的差距经常大到离谱。选型这件事，...
律师Agent落地实录：可验证证据链与人工审核闸门设计
做法律方向的智能体，最容易掉进去的坑是把系统当成"更会聊天的知识库"。真正的分水岭在于：模型给出的每个结论，能不能还原出依据、能不能被独立复核、错了能不能追责。这三件事决定了法律A...
OpenClaw本地智能体实战：部署验证与安全边界
GitHub 星标 27 万、部署实例上百万——OpenClaw（社区昵称"小龙虾"，曾用名 Clawdbot、Moltbot）火起来的逻辑其实很朴素：传统对话 AI 只出主意不动手，它直接接管执行。这篇不堆功能清单，...
用LangChain工程化调用通义千问：密钥封装与流式输出
原生 API 调通模型只是第一步，真要在项目里长期跑，绕不开三件事：密钥怎么放、调用怎么分层、提示词怎么复用。这篇以通义千问为例，把 LangChain 的工程化接法过一遍，顺带修正两处教程里...
从人工智能到大语言模型：五层概念的包含关系一次讲透
刚入行那会儿，我也被这些词轮番轰炸过：面试官问 AI 和 ML 的区别，产品经理把 GenAI 和 LLM 混着说，连不少老工程师也说不清边界在哪。后来我发现，与其逐个背定义，不如直接记住一条包含...