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读懂Transformer的内核，了解大模型基石
来源：Datawhale作者：王大鹏本文约6000字，建议阅读5分钟本文将通过论文原理与PyTorch源码API相结合的方式，深入探索Transformer的设计和实现细节。当我们谈论大模型时，Transformer架构无疑是最重要的里程碑之一。
AI赋能社会科学研究的因果生成
2024年，诺贝尔物理学奖、化学奖授予人工智能科学家，被外界普遍认为是对人工智能赋能科学研究的认可。同时，这也激励了学术界探索人工智能赋能社会科学研究的热情。
探寻人工智能：从技术到真实世界
2026年AI前沿最值得追踪的线索，不是某个模型在基准上又涨了几个点，而是一个结构性变化：智能的形态正在从“关于世界的描述”，转向“在世界中的干预” 。
一文看懂大模型到底怎么“做出来、用起来、跑起来”？（上）
简要在这篇文章中，我们将循序渐进地阐述如何从零开始，构建一个融合对话助手、代码代理和任务代理的统一大模型应用平台。
小扎万字檄文炮轰硅谷，Meta重磅开源30B小钢炮，一台MacBook就能跑
它性能强大，却被塞进不到20GB的内存里，只要一块消费级 GPU或者一台 M4/M5 Max 的 MacBook 就能流畅运行!
CausalPulse：工业级神经符号多 Agent 副驾驶的架构剖析
CausalPulse：工业级神经符号多 Agent 副驾驶的架构剖析本质：首个将神经符号推理与标准化 Agent 协议（ MCP + A2A + LangGraph）深度融合，部署于真实 Bosch 产线的工业级因果诊断多 Agent 系统。
把「因果思维链」焊进世界模型，它凭什么登顶？
但如果把这个过程拆开，会发现所谓的「未来」其实并不是凭空出现的:手臂先移动，接触发生后杯子才开始滑动，运动又改变物体的位置和空间关系，最终才形成下一刻我们看到的画面。