从 GPT 到 CED:DeepSeek-V4.1-Flash 如何改变上下文的计算方式
从 GPT 的因果注意力、KV Cache 与 prefill/decode 出发,拆解 CED 如何改变全局 KV 的来源,以及低秩 Q、共享 KV 表示和 SWA Bounded Replay 如何协同降低长上下文成本。
#DeepSeek#Transformer#CED#KV Cache#推理优化
从 DLSS 1 到 DLSS 5:游戏画面为什么越来越多地交给 AI
从高分辨率与光追的算力压力出发,沿着 DLSS 的诞生、时序超分辨率、帧生成、光线重建和多帧生成,理解 DLSS 5 为什么开始直接生成画面外观。
#DLSS 5#神经渲染#实时图形#NVIDIA
Prompt Cache 不是加一个 Key:稳定上下文前缀的工程方法
从上下文分层、稳定前缀设计、MaaS 路由到 Usage 指标,系统解释 Agent 如何引入并验证 Prompt Cache 命中。
#AI Agent#上下文工程#Prompt Cache#MaaS
Agent Runtime 到底是什么:看一个 Agent 如何真的把事做完
从一次部署排障任务出发,逐步拆解 Agent Runtime 如何调用模型、执行工具、保存状态并在中断后继续。
#AI Agent#Agent Runtime#系统设计
理解 AI 模型所需的基础数学原理
从函数、导数与梯度,到矩阵、概率和信息论,建立理解 AI 模型公式所需的最小数学主线。
#人工智能#数学基础#深度学习
从试错到策略:用数据流读懂强化学习
从 Agent 与环境的交互循环出发,梳理 Reward、Value、Q-learning、DQN、Policy Gradient、Actor-Critic 与 PPO 的核心数据流。
#强化学习#机器学习#AI 基础
从 Transformer 到 CLIP 与扩散模型:用数据流读懂文生图
从神经网络训练、RNN 与 Attention 出发,串联 Transformer、CLIP 图文对齐、扩散模型和 LoRA 的完整数据流。
#Transformer#扩散模型#多模态#AI 基础
上下文压缩不是失忆:解读 Grok Build 的 Agent 交接实现
从工程实现解读 Grok Build 如何压缩 Coding Agent 上下文并完成下一轮模型续接。
#AI Agent#上下文工程#Grok Build
长期记忆不是聊天记录:解读 Grok Build 的持久化记忆系统
从 Grok Build 源码解读跨会话长期记忆的存储、索引、检索、注入与归并。
#AI Agent#记忆系统#Grok Build
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未央
AI Agent 与工程实践。
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