<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>大语言模型 on C.CUI's Log</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 大语言模型 on C.CUI's Log</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Sun, 03 May 2026 09:05:02 +1000</lastBuildDate><atom:link href="https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>深度解码：大型语言模型如何“看见”结构？</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-05-03-how-llms-see-structure/</link><pubDate>Sun, 03 May 2026 09:05:02 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-05-03-how-llms-see-structure/</guid><description>探讨原生多模态、混合专家架构（MoE）与长上下文大模型之间的架构差异，以及它们如何在专业工作流中感知和处理结构化信息。</description></item><item><title>突破百万 Token 壁垒：DeepSeek-V4 的 5 个核心技术亮点</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-30-breaking-million-token-barrier-deepseek-v4-takeaways/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 08:55:59 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-04-30-breaking-million-token-barrier-deepseek-v4-takeaways/</guid><description>分析 DeepSeek-V4 在上下文效率、架构创新和稳定性方面的突破，其 KV 缓存减少高达 93%，实现了百万级 token 上下文的常规化。</description></item></channel></rss>