我们正身处一场技术革命的历史开端，以 ChatGPT 为标志的这轮 AI 科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革，由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次 AI 变革是由以 Scaling Law 为底层逻辑的基础模型驱动，其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。 进入 2025 年，我们清晰地看到，Scaling Law本身仍然成立，但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时，基础模型本身的迭代趋于阶段性收敛，Transformer-like逐渐成为统一的底层架构。此外，生成模型的潜力远远还没有得到释放，其将快速深入科学研究在内的多个领域，或大放异彩…... 本文对当前 AI 的发展逻辑进行梳理，展望2025年的 AI 趋势，初探未来的景象。限于篇幅，仅对于部分方向加以讨论阐述。
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在各领域展现出强大的潜力。本文深入剖析了 LLMs 预训练阶段的核心算法和关键源代码实现，旨在全面、系统地阐述其背后的技术原理和实现细节。通过对算法架构、训练方法和代码实现的详实分析，我们期望这些内容能够为大模型领域的学习者和研究者提供有益参考，感兴趣的读者可以沿着文中技术脉络深入探索。
自大型语言模型（LLM）问世以来，其影响力逐渐渗透到推荐算法领域。在推荐算法领域中，如何有效利用大模型的能力，主要存在两种思路：一种是“改良派”，旨在通过大模型技术增强现有系统性能，在实际应用中逐步优化；另一种是“革命派”，认为现有推荐框架限制了大模型发挥，与其在已有的框架下小修小补，不如直接掀桌重开。认知推荐属于“改良派”的一种，它快速锚定了推荐中的“信息茧房”问题，通过大模型构建认知链路来深化用户兴趣探索，提升整个链路发现性水平，最终提升用户体验。
在软件开发过程中，代码的复杂度直接影响到程序的质量、可测试性和维护性。本文深入探讨了圈复杂度治理方法，并结合实际案例详细介绍了如何通过函数抽离来降低代码复杂度。通过这些实践技巧，开发者可以更有效地提升代码质量，实现更加优雅和可维护的代码结构。
在当今复杂多变的商业环境中，企业架构的设计与优化成为了一个关键议题。本文通过一系列随笔，探讨了业务架构的价值、从通用架构到场景架构的转变、恰如其分的架构设计以及如何避免盲目低效等问题。通过对多个实际案例的分析，笔者揭示了架构设计不仅仅是技术问题，更是对企业现状和未来发展的深度理解与把握。本文适合希望深入了解业务架构及其实践意义的读者阅读。
本文力求从分布式基础理论，架构设计模式，工程应用，部署运维，业界方案这几大方面，介绍基于MSA(微服务架构)的分布式的知识体系大纲。
本文对《领域驱动设计-软件复杂性应对之道》一书进行高度凝练，梳理了领域驱动设计的架构图、基本要素和重要概念。从细节入手，以小见大，你想知道的定义，这里都有。
