MoE与MMoE模型详解：从稀疏扩容到多任务学习
本文系统梳理了MoE（混合专家）模型的概念分歧与技术演进。针对目前命名混乱导致的认知误区，作者明确划分了两条核心技术路线：一是追求参数量与计算量解耦的稀疏路线，已成为大语言模型的默认架构；二是通过多门控机制实现任务共享的MMoE路线，主要应用于推荐系统。文章深入回顾了条件计算思想，并详细探讨了稀疏MoE在路由设计、负载均衡、并行通信等工程实践及结构演进的现状。
全部文档 / 作者: snowboat / 标签: 大模型
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AI 安全综述：四种恐惧与证据的重量
文章深入探讨了 AI 安全领域的四种核心恐惧：滥用、日常失效、失控及结构性风险。作者区分了 Security 与 Safety 的概念，并以证据强度为线索，剖析了从生化武器制造、网络攻击到模型对齐造假等具体问题，强调舆论关注与真实风险之间的错位。
强化学习沉浮史：从深度寒冬到大模型封神
文章回顾了强化学习七十年跌宕起伏的发展历程。从心理学的效果律与数学的动态规划这两条根源讲起，梳理了教科书时期的理论奠基与早期边缘化。随后，深度学习的引爆带来了黄金年代，DQN与AlphaGo的辉煌让强化学习备受推崇。然而，样本效率等缺陷曾让其一度跌入谷底。如今，这门学科在大模型时代通过RLHF等技术奇迹般重生，再次站到了AI舞台的中央。
AI 大V人物小传（上）
这是一份按主题编排的AI领域人物小传（上篇），涵盖了从深度学习奠基者、大模型实验室领袖、Transformer论文作者到顶尖学术研究者的75位关键人物。文章详细介绍了每个人的背景、核心贡献及当前动态，包括Hinton、LeCun、Altman等业界巨擘。
人工智能的工程全景：模型之外的另一半（上）
文章详细梳理了人工智能的工程基础，回顾了从GPU游戏显卡到英伟达CUDA生态建立的历史，解析了其技术护城河。同时指出2026年硬件格局的松动，分析了谷歌TPU的回归与AWS自研芯片的崛起，展示了英伟达在推理领域面临的竞争态势。
什么是具身智能？它跟 AI 的关系是什么？
文章深入解析了具身智能的定义、历史渊源及发展现状。作者区分了具身智能与传统机器人，指出其核心在于感知-行动闭环与物理世界的实时交互。文章回顾了从符号主义、行为主义到深度学习、Transformer时代的技术演进，分析了VLA模型如何继承大模型能力来突破泛化难题，探讨其与AI的本质关系及未来前景。
全网最详细的AI学习路线图
文章由物理转行AI的大厂工程师撰写，针对AI自学者常见的盲目学习问题，提出先明确目标（算法或工程）和形式（写论文或做项目）的两大核心问题。作者指出2026年AI领域论文供给过剩，建议大多数人转向以工程落地为主的学习路径。文章详细拆解了传统机器学习、CV、NLP/LLM、推荐系统四大工业界方向，并结合数据分析了就业市场需求。最后，作者提倡使用“三三制”项目驱动法和“Vibe Coding”配合费曼学习法的高效学习策略。