置顶 学而时习之，不亦说乎！
子曰：学而时习之，不亦说乎！有朋自远方來，不亦乐乎！人不知而不愠，不亦君子乎！ 在重读论语之前，我对这句话的理解是：“经常学习，不也喜悦吗？从远方来了朋友，不也快乐吗？别人不了解我也不怨恨，不也是君子吗？” 重读《论语》，总感觉上面的解释有…
用生存分析搭建补贴时机模型
[LATEXPAGE] 问题定义：补贴什么时候触发？ 在许多互联网产品中，动态补贴策略都需要回答两个核心问题：补多少（补贴率）和什么时候补（补贴时机）。无论是出行平台的司机接单激励，还是前端页面的用户留存补贴，背后的数学建模是相通的。本文聚…
llms.txt：给大语言模型的网站说明书
当 AI 代理和编码助手成为网站的新读者，一个只有几十行的 Markdown 文件，正在成为网站与 AI 之间的"标准对话入口"。 过去二十多年，网站只有一个核心读者——人类。为了取悦人类读者，网页被设计成包含导航菜单、侧边栏、弹窗、广告位…
MoE 混合专家模型全解析
[LATEXPAGE] 传统密集模型（Dense Model）在推理时需要激活全部参数，导致计算成本随模型规模线性增长。当一个模型拥有万亿参数，但每次推理只激活其中 5%——这不是天方夜谭，而是 Mixture of Experts 正在做…
什么样的爬虫会涉及违法？
网络爬虫（Web Crawler / Spider）是一种按照预设规则自动抓取互联网数据的程序，是搜索引擎、价格监控、舆情分析、AI 训练数据采集等场景的技术基石。但近年来大量判例表明：爬虫技术本身中立，使用方式却有红线。一旦越界，轻则民事…
自动微分引擎（Autograd）全解析
[LATEXPAGE] 为什么需要自动微分 深度学习训练的核心循环可以概括为一句话：前向传播算损失，反向传播算梯度，优化器更新参数。其中「反向传播算梯度」这一步，正是由自动微分引擎（Autograd）完成的。 考虑一个典型的神经网络损失函数…
纯 Python 从零实现 GPT
本文基于 Andrej Karpathy 的 microgpt 博客和 Gist 代码 编写。microgpt 是一个 200 行、零依赖的纯 Python 文件，完整包含了训练和运行 GPT 所需的全部算法。 如果你用过 ChatGPT，…
AI让我们的工作更加轻松了？
AI让工作变得更可预测、更高效——按理说，人应该更轻松了。但现实恰恰相反：AI让工作变得更复杂、更互联、节奏更快，这反而提高了对人本身能力的需求。判断力、坦诚、敢于指出问题并尝试未知方案的勇气，这些恰恰是工具无法替代的。 更讽刺的是，当AI…
为什么 AI 时代提问的杠杆被放大？
当所有人都在学习 AI 工具时，最聪明的人在学习如何提出正确的问题。工具会过时，判断力不会。未来五年真正不可替代的人，不是掌握最多工具的人，而是擅长提出正确问题的人。 真正的差距不在技术，而在提问 在数据分析领域，技术技能（如 SQL，Py…
1-bit LLM 为何意义重大
大型语言模型（LLM）普遍过于庞大，需要昂贵的硬件才能运行，普通用户既难以负担，也无法保护隐私。而 1-bit AI（三元模型）正在改变这一局面——它能让近年顶级水平的 AI 模型直接运行在你的手机上。 什么是1-bit LLM？ 传统 A…
AI时代旅游内容网站是否还有未来？
AI时代，传统旅游内容网站确实面临巨大挑战，但并未失去意义。它们正处在一个关键的转型期：单纯的信息搬运和SEO（搜索引擎优化）堆砌模式已走到尽头，但基于真实体验的深度内容、信任背书和提供“体验差”的能力，反而变得更加珍贵。 传统旅游内容网站…
