AI 正在改变软件工程的生产方式。从早期的代码补全到如今的全项目生成，开发者不再需要从空白目录开始搭建工程，而是可以通过自然语言或图片描述让 AI 自动生成完整可运行的程序。字节跳动推出的 Doubao-Seed-Code，是针对工程级场景而设计的智能代码模型。它具备跨语言、多文件、架构化生成以及图像理解等能力，让“从设计图自动生成前后端项目”这一场景真正变得可用。 本次测评选择了一个贴近真实业务

在 AI 图像生成领域，过去几年里出现了飞速发展。从早期的基础文生图，到今天能够进行复杂图像编辑与多模态创作的先进模型，用户对图像生成的要求已经不再停留于“能生成”，而是追求“生成得更准、更美、更符合预期”。在这一背景下，Doubao Seedream 4.0 横空出世。它不仅继承了前几代模型的优势，还突破性地实现了文本、单图、多图的原生融合创作，让创作者能够以更加自由和可控的方式完成图像构思与落

随着大语言模型（LLM）的迅速发展，基于 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的系统逐渐成为人工智能领域中一个重要的研究方向。RAG 系统结合了检索（Retriever）与生成（Generator）两大模块，将最先进的信息检索技术与强大的大语言模型能力融合，为我们提供了更强大、更精准的问答系统。本文将详细探讨 RAG 系统中 Generator 模块的工作原理、应

在人工智能应用中，如何让机器更智能地理解和生成文本，已经成为了科研与工程实践中的一个关键挑战。特别是在大规模信息检索和问答系统中，如何高效地从海量文档中找到最相关的信息，一直是技术的难点之一。近年来，基于Retriever-Generator (RAG) 结构的模型，逐渐成为了一种主流的解决方案。在这个架构中，Retriever 负责从大量的知识库中检索出相关信息，而生成模型则基于这些信息生成精确

在人工智能和自然语言处理（NLP）中，Embedding技术扮演着至关重要的角色。它是将文本转化为计算机能够处理的“数字”形式的关键步骤。无论是文本分类、语义检索，还是机器翻译，Embedding技术都成为了实现这些任务的基础。通过将语言中的每一个单词或句子转换为一个向量，机器能够识别和计算文本之间的相似度，而这在传统的文本处理方法中是无法实现的。本文将深入探讨Embedding的原理、应用及其在

这个神奇的“外置大脑”RAG（检索增强生成）技术究竟是如何运作的？当一个用户问题被输入后，RAG系统内部又经历了怎样一番精密的分工与协作，才最终呈现出精准的回答？今天，我们将扮演一次技术侦探，拆解RAG这个看似复杂的系统，深入其内部，一探究竟。我们会发现，一个高效的RAG系统，其核心可以被生动地比喻成一个配合默契的“答题助理三人组”。本文将带您认识这三位“助理”，并详细追溯一个问题从被提出到被完美

您是否曾对ChatGPT、文心一言这类大语言模型（LLM）的回答感到惊艳，又是否曾因它们“一本正经地胡说八道”而哭笑不得？当我们兴致勃勃地提出一个专业问题，得到的却是一个看似逻辑严密、实则与事实相去甚远的答案时，我们便遭遇了大模型最广为人知的问题——幻觉（Hallucination）。大模型拥有强大的语言组织和生成能力，这得益于它们在海量数据上的训练。然而，这种能力并不等同于真正的“理解”和“认知