一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。搜索——这个互联网世界的第一入口，为何同时成为必争之地与即将消亡之物？本文将深度拆解AI搜索如何从信息分发进化为服务撮合，5000字揭示万亿级信息服务革命的未来。
如何让AI智能体（Agent）像人类一样拥有持久的记忆，从而在复杂的连续任务中保持上下文感知和深度理解？这已成为构建高级智能体的核心挑战。本文将深入探讨Agent Memory的核心概念，并聚焦于LangGraph框架下的长短期记忆实现，详解短期会话与长期知识的存储、管理、语义检索等技巧。更进一步地，我们将通过一个引入MCP协议的实战案例，手把手带你构建一个真实的融合长记忆机制的Multi-Agent系统，直观展示中断、记忆与协作的融合。
探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？
难以查找海量库表、需求紧急复杂、重复性工作多、结果校验困难、追溯记录困难……数据分析时要如何破除这些痛点？QQ浏览器的信息流推荐架构团队基于CodeBuddy AI给出了迅速有效的答案。
最近司内AI的应用尝试正在如火如荼的开展，作为移动互联网时代搜广推系统的参与者和见证者，一直在想着花时间梳理一下推荐系统的演进历程，恰好司内也有专业贡献方面的要求，就借这个机会，跟大家一起回顾一下当代推荐系统的由来，希望通过这篇文章帮当下推荐系统的从业者和新同学建立一个完整的知识脉络，并回顾一下各个关键时间节点上的里程碑事件，同时关注一下当下大模型在推荐系统这个由来已久的业务场景的落地实践，浮光掠影式的总结仅仅是对过去三十年技术演进的一个注脚，但是足以让我们心潮澎湃，让我们一起期待大模型开启的推荐系统的大航海时代。 ps：本文的部分内容通过ai整理和生成，如有纰漏欢迎指正。
本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 这篇深入浅出的文章旨在解析大型语言模型（LLM）的智能来源，核心聚焦于其基础架构——Transformer的原理与构造。文章详细阐述了模型如何通过分词、词嵌入和位置编码将离散文本转化为可计算的连续向量，并强调了注意力机制在捕捉序列中复杂依赖关系中的关键作用。此外，它深入剖析了由自注意力层和前馈网络组成的解码器结构，并介绍了当前旗舰模型中采用的 MoE 混合架构等前沿设计，以提高效率和性能。最终总结，理解这些核心机制至关重要，因为一切应用的演变都围绕着模型能力是根本这一基础展开。
本系列的文章由浅入深介绍LLM的基础知识，从大模型的使用，到原理解析，再到LLM系统实战。 本文着重介绍LLM主流架构Transformer的原理，结合我近期阅读的几本大模型原理书籍、浏览的相关文章做了深度总结+拓展阅读，希望能帮助大家理解大模型的原理。
如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？ 注：深度思考、Deep Research、泛Agent通用能力，本质上是类似的，为方便理解，本文统称为“深度思考”。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。 但热潮之下，我们更需要深度的思考：Deep Research 究竟是什么？它从何而来，又将去往何处？其背后的技术架构有何精妙之处？我们又如何客观评价一个系统的优劣？ 本篇近万字的深度剖析，将为你彻底理清Deep Research的“前世今生”，拆解其核心架构与方法论，建立一套清晰的评测视角，并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的AI研究进化论地图，请坐好，我们马上发车！
在开源技术峰会上与Linus Torvalds同台论道时，我们讨论了内核设计中一个常被忽视的命题：优雅的系统并非源于复杂的算法，而是源于对"语义"的深刻理解。台上短暂的交流、晚宴时关于调度器哲学的探讨，都在反复印证同一个观点——代码的优雅来自对意图的精准表达。那场对话之后的几个月，我将这个洞察带入了KVM调度器的重构——结果是在高密虚拟化环境下实现了Dedup工作负载47.1%的性能飞跃。
