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搜索[大模型]，共10000篇文章

大模型 API 账单为什么总比预期高 30%：五个隐藏计费项

很多团队都遇到过同一件事：按 token 单价乘以预估用量的账单测算，和实际账单对不上——普遍高出 20~40%。不是厂商算错，是测算时漏了隐藏计费项。五个最常被漏的，逐个拆。

2026-09-27

DeepSeek大模型：从"效率颠覆者"到"规模追赶者"的架构演进

2026年9月，一条来自The Information的消息引发AI圈震动：DeepSeek正在训练一个约2万亿参数的新模型，并计划将参数规模推至8万亿。

2026-09-23

大模型备案保姆级攻略2：核心攻坚点与高频驳回原因分析

语料相当于大模型的"粮食"，遵循"合法来源 + 严格筛查 + 规范标注"三大原则：

2026-09-23

AMD市值破万亿那天，我们的大模型API刚好挂了 | token8341

AMD市值破万亿那天，我们的大模型API刚好挂了 | token8341 AMD市值冲破万亿美元的时候，我正盯着监控屏幕上一片飘红的告警。

2026-09-22

大模型：从一句话到成稿的最小闭环

大模型写文章，本质是根据上下文预测下一个 token。你给的提示词越清晰，它生成的方向越确定。

2026-09-22

从概率引擎到工程闭环：大模型技术的演进逻辑与产业重构

摘要：大语言模型的技术演进正经历从“规模驱动”到“效率驱动”的范式转换。

2026-09-22

SGG-大模型：一个多义缩写的技术图谱与工程实践

“SGG”在AI与大模型领域是一个典型的多义缩写，它同时指向四个截然不同的技术方向：尚硅谷企业级AI工程体系、场景图生成（Scene Graph Generation）、大模型训练优化器，以及几何细分生成

2026-09-22

2026最新AI大模型排行榜单与API聚合平台实时更新追踪

大模型迭代已进入周级节奏，静态榜单的“有效期”越来越短。对开发者、研究者和企业技术选型而言，无论是直接使用AI大模型，还是通过API聚合平台接入，依赖过时排名或单一品牌印象，往往会导致效果不可控。

2026-09-20

173 · Python AI 辅助审计底稿：大模型 + 规则引擎双轮驱动（F 系列开篇）

F 系列引入大模型，让 AI 读账套出摘要、读风险分出建议，但规则和 AI 必须分工：规则引擎管确定性的计算（拨备、风险分可复现），大模型管非确定性的表达（人话解读、底稿措辞、程序建议）。

2026-09-18

AI大模型赋能软件测试与Agent开发：少写代码，多想场景

软件测试的日常，很多时候不是“跑不动”，而是“想不全”。需求文档一句话，测试人员要拆出正常流程、边界条件、异常分支、并发场景、兼容性组合。写自动化脚本更耗时：定位元素、封装接口、维护断言，需求一变，脚本跟着大面积返工。

2026-09-18

大模型 Python 工程：从 API 调用到生产级 LLM 应用的系统实践

大模型（LLM）正在重塑软件架构：从确定性函数调用，转向概率性生成、上下文工程、检索增强与智能体编排。Python 凭借生态优势，成为 LLM 工程的事实标准语言。

2026-09-17

大模型短板补齐：只能看图识字，如今 Claude 真正看懂完整视频

我想一想吧，人工智能可以看图片、读文字、听声音，但是当你给它看视频时，它却不能观看——因为视频很长，帧数很多，容纳不下。

2026-09-15

结构化知识如何成为大模型的上下文基础设施

之前我们分享过一篇关于把 CodeGraph 引进项目开发的记录。那次的实测结果是：同一个需求交给 Agent，token 消耗降低50%。

2026-09-14

大模型推理服务对网络提出了哪些新要求

推理网络指支撑大模型推理服务运行的底层网络基础设施，核心任务是让用户请求在最短路径内得到模型响应，每一次额外网络往返都直接影响用户体验。

2026-09-12

AI 搜索时代，如何为 IT 品牌搭建可被大模型引用的内容中台？

当潜在客户不再「搜链接」而是「问 AI」，企业内容资产的组织方式需要重构。本文从云原生视角，给出一套「内容中台」参考架构，帮助 IT 品牌把分散的资料沉淀为 AI 可检索、可引用的统一信源。

2026-09-10

没有备案号，你的大模型连这些生意都接不了

三个户口怎么分、五部法规怎么管、七类生意怎么被卡、真实罚单有多重、从 0 到 1 怎么备完案。

2026-09-09

大模型规模化商用：AI浪潮下软件测试范式的迭代之路

近年大模型能力实现跨越式跃升，AI 智能体快速从实验室原型走向产业生产场景，从单纯对话交互升级为可自主规划任务、调用工具、完成复杂业务流程的行动型系统，千行百业都在加速探索智能体的落地应用央广网。

2026-09-07

金融 AI 风控演进：传统规则与大模型复核的融合落地路径

干AI Agent这行时间长了，会发现一个挺扎心的规律：能在会议室里流畅跑通demo的智能体，九成会在真实生产环境里的某个犄角旮旯栽跟头。工具调错、检索答非所问、失败了就死循环、上下文越堆越乱、账单看不明白。**企业级智能体的工程化，从来不是说「接个API」就可以了。**做智能体落地这几年，我把踩过的坑归成了五道关卡，每一道过不去，项目就停在「能演示」那一步，上不了生产环境。

2026-09-04

《大模型安全评估实务：GB/T 45654 要求与测试题集建设》

它要证明模型"该答的答得好，不该答的拒得掉"。

2026-09-02

营销获客的范式革命：解构“聚客大模型”的智能增长飞轮

在互联网流量红利见顶、获客成本（CAC）逐年攀升的存量博弈时代，传统“广撒网、猛投流”的粗放模式已濒临失效。市场部门面临着一个尖锐的悖论：数据越积越多，但用户画像却越看越模糊；自动化工具堆叠成山，但内容创意与投放策略依然严重依赖“老师傅”的经验直觉。

2026-09-02

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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