原理科普
开源模型 vs 闭源模型：到底差在哪，普通人该怎么选
「开源模型」和「闭源模型」到底差在哪？这篇用「公开菜谱 vs 米其林餐厅」的比方讲透两者的能力、成本、隐私与掌控权差异，澄清两个常见误解，并给出普通人的选择建议。
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AI 原理科普：大语言模型、幻觉、Token 与上下文窗口、多模态、RAG，把 AI 讲得听得懂。
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让 AI「一步步想」：思维链，一句话就让它更聪明
同一道难题，让 AI「先一步步想、再给答案」，正确率就明显提高。这篇讲清思维链（Chain of Thought）是什么、为什么有效、怎么用一句话触发、哪些任务最该用，以及要注意什么。
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为什么 AI 每次回答都不一样？聊聊「温度」和随机性
同一个问题问 AI 两次，答案却不一样？这篇用大白话讲清 AI 的随机性和「温度」参数：它到底控制什么、高温低温各适合干什么、普通用户又能怎么用上这个认知。
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“7B”“70B”是什么意思？一文看懂 AI 的参数量和模型大小
7B、70B、千亿参数是什么意思？B=十亿，说的是模型的大脑规模。讲清参数是什么、和聪明的关系、大模型小模型各有什么用，以及为什么更大不总是更好。
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AI 是怎么“训练”出来的？一文看懂大模型的诞生
AI 的本事怎么来的？不是编的，是训练出来的。用大白话讲清预训练（文字接龙）、微调、人类反馈三步，看懂大模型的诞生，也就懂了它为什么强、为什么会错、为什么有知识截止日期。
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什么是 Token 和上下文窗口？一文看懂 AI 的记忆和胃口
AI 为什么按 Token 计费、聊久了会忘、长文会截断？一文用大白话讲清 Token（词元）和上下文窗口是什么，以及怎么用好它省钱又高效。
AI
RAG 与 AI 知识库：怎么让 AI 读懂你自己的资料
让 AI 开卷考试：先查你的资料、再作答。企业知识库、文档问答背后都是它。
AI
多模态 AI 全解析：当 AI 学会看图、听声、画画、拍视频
看图、画图、听声、说话、生成视频——AI 正在打通文字之外的所有感官。
AI
AI 为什么会一本正经地胡说？看懂幻觉才能真正用好它
它不是骗你，只是自信地说出了最像对的答案。看懂幻觉，才能真正用好 AI。
AI
一文读懂大语言模型：AI 到底是怎么思考的
一台超强的文字接龙机器：预训练、微调、RLHF，token 与上下文窗口，一篇讲透。