GPT赋能AI原生应用领域的智能升级

要理解GPT对AI原生应用的价值，首先需要明确什么是AI原生应用——它不是“AI+应用”的简单叠加，而是一种“从0到1”的软件设计范式。传统应用的核心逻辑是**“代码=规则”**：开发者用代码编写固定的业务流程（比如电商的下单逻辑、计算器的运算规则），用户只能在规则范围内操作。功能固定：无法应对未预定义的场景（比如用户问“如何用Python写一个爬取知乎的脚本”，传统计算器无法回答）；数据依赖：需

C++ ——— 异常处理的核心机制和智能指针管理

本文介绍了C++异常处理的核心机制和智能指针管理技术。异常处理方面，详细阐述了try-catch-throw模型的基本语法、执行流程和异常安全处理，包括重新抛出异常和RAII资源管理方法。智能指针方面，重点讲解了shared_ptr基于引用计数的资源管理机制、定制删除器实现，以及循环引用问题及其解决方案。通过weak_ptr弱引用技术打破循环引用闭环，确保资源正确释放。全文通过代码示例展示了如何利

含义、本质、原理、实现路径、方向

语言模型（LM）旨在建模自然语言概率分布，通过学习条件概率预测下一个词元。其核心是Transformer架构，通过自注意力机制、位置编码等技术实现长程依赖建模。研究发现模型性能随参数量、数据量和计算量呈幂律衰减，大规模模型会涌现新能力。实现路径包括数据工程、预训练、对齐优化和推理部署等环节，面临数据污染、训练稳定性等挑战。发展历程经历了奠基期、规模化期、对齐爆发期，正迈向多模态统一和智能体演进的新