AI 技术分享
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用户体验ROI的十个数据铁律
UX不是美化，而是增长引擎。十个数据事实证明：设计阶段修错的成本仅为上线后的1/100，性能每慢一秒都可能带来20%转化损失。用数据说服决策者，让UX成为企业生存的核心竞争力。
开源大模型架构分析实战指南
面对日益简略的技术报告，开发者如何通过 Hugging Face 和 Transformers 库深入理解开源 LLM 的内部结构？本文分享了一套实用的手动分析工作流。
编码智能体的六大核心组件深度解析
本文系统梳理了编码智能体的架构设计，厘清LLM、推理模型与智能体之间的层级关系，帮助开发者理解Claude Code等工具为何比裸模型更强，以及如何在实践中构建自己的编码代理。
现代LLM注意力机制演进：从MHA到新型架构
作者整理了45种LLM架构，发布可视化画廊与海报，并深入解析了包括MHA在内的核心注意力机制演变及其在翻译任务中的历史背景。
2026 年初开放权重 LLM 架构全景梳理
2026 年 1-2 月密集发布了十余款开放权重大模型，本文梳理其架构共性趋势：MoE 成为标配、滑动窗口注意力走向主流、门控机制与 QK-Norm 提升训练稳定性，帮助开发者快速把握选型方向。
推理时扩展：提升大模型推理能力的五大策略
探索推理时扩展技术，通过增加推理阶段的计算资源来提升大模型准确率，无需重新训练模型。
2025年LLM格局：推理模型、RLVR与DeepSeek时刻
2025年大语言模型迎来推理能力爆发，DeepSeek R1开源模型刷新成本认知，RLVR与GRPO算法为后训练开辟新路径。本文梳理关键进展并解读开发者实用价值。
2025下半年LLM论文精选：推理优化与多模态前沿
本文整理了2025年7月至12月期间备受关注的LLM研究论文，涵盖推理模型、强化学习、多模态等关键领域，为开发者和研究者提供高效的技术参考。
DeepSeek V3到V3.2：稀疏注意力与RL架构演进
深度解析DeepSeek从V3到V3.2的架构升级路径，涵盖稀疏注意力机制、推理模型训练流程与开源生态建设，为开发者提供实用参考。
超越标准Transformer的LLM架构探索
当前主流LLM仍基于Transformer，但线性注意力混合、文本扩散、代码世界模型等替代架构正在涌现，本文梳理各方向特点与开发者选型建议。
LLM 评估的四大主流方法：从基准到自评
本文解析 Sebastian Raschka 提出的 LLM 评估四大途径，包括多选题、验证器、排行榜和 LLM 评判员，帮助开发者建立评估心智模型。
从零实现 Qwen3：深度解析架构与代码
本文深入剖析 Qwen3 架构，通过纯 PyTorch 从零构建模型，解析其开源优势、性能表现及设计细节。