通用人工智能将改变人类与非人类生产要素之间相对重要性的格局，既降低对人类的关怀激励，又使现有权力更为有效并趋于固化。

DeepSeek-R1 作为当前最热门的推理大模型之一，吸引了众多云服务商接入并提供调用服务。各平台在收费方式、接口调用、用户体验以及模型响应速度等方面各有特色。本文将从国外与国内两个市场进行详细测评，帮助用户更直观地了解各平台优势和不足。

在本文中，您将学习如何构建一个 agent（智能体），如何运行它，以及如何自定义它以使其更好地适应您的使用场景。

本文介绍了构建推理模型的四种主要方法，或者说是如何增强大型语言模型（LLM）的推理能力。希望这能为您提供宝贵的见解，并帮助您在这一领域迅速演变的文献和热议中找到方向。

人工智能正在以前所未有的速度发展，而中国团队DeepSeek近期发布的两款最新模型——V3和R1，就像新一代AI的“双子星”，引领着大模型技术的新风潮。本文用通俗的语言带你了解这两款模型的核心亮点、关键技术和未来趋势。

如果我告诉你，GPT-5 不仅是真的，而且已经从你看不到的地方开始塑造这个世界呢？以下是我的假设：OpenAI 已经构建了 GPT-5，但他们将其留作内部使用，因为相较于向数百万 ChatGPT 用户发布，保留在内部的投资回报率要高得多。而且，这种“投资回报”并不是金钱上的。从这个角度看，结论非常简单；但要做成完整论证，需要把散落的线索穿成一条链。这篇文章会深挖我为什么认为所有细节都恰好吻合。

在过去的一年里，我们与多个团队合作，构建了各种行业的大型语言模型（LLM）智能体。成功的实现案例中，最有效的实现方式并不是使用复杂的框架或专门的库，而是使用简单且可组合的模式来构建。

本文适合对于 AI Agents 没有什么概念，正准备开发 Agents 的新手进行知识科普，虽然有些地方使用了google 提供的能力，整体还算比较中立。

随着AI新能力的不断涌现，一个全新的角色正逐渐成形。为了真正驾驭这些能力，我们必须走出“提示工程师”（Prompt Engineer）的框架，不仅要亲自编写软件，还要让 AI 也具备编写软件的能力。 我们正在见证一个百年难遇的 AI 应用“右移”浪潮（shift right），其动因是基础模型（Foundation Models）所带来的新涌现能力，以及这些模型在开源或可调用 API 形态下的广泛可用性。