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博客

AI 工程与质量

移动的质心

所有 LLM 工程手段本质上都在做同一件事:conditioning 一个概率分布,让质心靠近人类意图,压缩尾部风险。

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2026年3月29日

告别"求"模型输出 JSON

用 Google ADK 和 Go 重构单词提取 Agent 的实践:删掉 Prompt 里的格式指令,让类型系统和 Function Calling 约束输出。

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2025年12月2日

AI 安全的"致命三要素"

Simon Willison 的「致命三要素」:外部内容、私有数据、对外通信同时存在时,会形成几乎无法防范的风险组合。

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2025年9月24日

初探模型上下文协议

MCP 入门:Host、Client、Server 三层架构,传输机制与设计目标。

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2025年5月5日

大模型测试综述

大模型应用的质量保障综述,覆盖模型评估与系统评估、测评指标设计、提示词攻击与性能测试。

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2024年8月5日

阅读与判断

我们都是棋子

《机器如何学会写作》书评:Tenen 从占卜程序讲到大模型,追溯人类把智识劳动外包给机器的历史。

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2026年3月22日

重写阅读

阅读是一项不断演化的技术。从纸面、播客到算法内容流,再到 AI 时代。

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2025年10月28日

概率与采样

2019 年的 MCMC / DREAM 连载,按发表顺序阅读。配套实现:The-DREAM-Algorithm

差分进化算法简介:优化算法的创新 2019年2月23日

马尔可夫链蒙特卡罗方法概述:概率分布采样的经典方法 2019年3月23日

自适应 MCMC 方法:提高采样效率的尝试 2019年4月13日

差分进化自适应 Metropolis 算法的诞生:优化与采样的融合 2019年4月20日

DREAM 算法的核心组件:子空间采样与交叉概率 2019年5月11日

DREAM 算法的候选点生成与接受机制 2019年6月13日

DREAM 算法的自适应机制:CR 概率更新与离群链校正 2019年10月3日