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《人人都能看懂 AI》 第二篇: ⁉️《嵌入 Embedding——AI 如何把文字变成“有意义”的数字坐标》? 为什么 AI 看到的全是数字,却能理解你的意思? 上一篇我们讲了:AI 并不是在读句子,它是在读 Token。而每个 Token,最终都会变成一个数字编号。例如: —苹果 → 9821 —香蕉 → 6154 —汽车 → 1207 问题来了,如果 AI 眼里只是数字: —9821…… —6154…… —1207…… 那它怎么…

《人人都能看懂 AI》 第二篇: ⁉️《嵌入 Embedding——AI 如何把文字变成“有意义”的数字坐标》? 为什么 AI 看到的全是数字,却能理解你的意思? 上一篇我们讲了:AI 并不是在读句子,它是在读 Token。而每个 Token,最终都会变成一个数字编号。例如: —苹果 → 9821 —香蕉 → 6154 —汽车 → 1207 问题来了,如果 AI 眼里只是数字: —9821…… —6154…… —1207…… 那它怎么…

AI 观察账号「AI Observer」发布系列科普第二篇,用通俗方式解释了大模型中的 Embedding(嵌入):AI 不是靠文字本身理解语义,而是把每个 Token 映射为一串高维数字坐标,让语义相近的词在空间上靠得更近。这是理解大模型为何“懂”语言的关键一步。

在公司里面去推AI应用,遇到的最大的问题其实还不是模型能力,而是权限范围。 Cloudflare 最近把内部那套 AI 办公系统开源了,我仔细读了一下这篇文章,有三个点是非常值得参考的: 1. 不要用apikey来做权限控制 key 这东西,权限宽、有效期长、难约束、难审计,给出去就收不回来。 Cloudflare的做法是在中间加一层守门人。Agent拿到的不是钥匙,是一张只开一扇门的卡:只给你一个仓库,只让读 issue 不让碰源码…

在公司里面去推AI应用,遇到的最大的问题其实还不是模型能力,而是权限范围。 Cloudflare 最近把内部那套 AI 办公系统开源了,我仔细读了一下这篇文章,有三个点是非常值得参考的: 1. 不要用apikey来做权限控制 key 这东西,权限宽、有效期长、难约束、难审计,给出去就收不回来。 Cloudflare的做法是在中间加一层守门人。Agent拿到的不是钥匙,是一张只开一扇门的卡:只给你一个仓库,只让读 issue 不让碰源码…

Cloudflare 把内部 AI 办公系统开源,核心不是模型能力,而是一套权限管控架构——用“门禁卡”替代 API Key、让权限跟着数据走、把公司流程沉淀为技能库。这给企业推 AI 应用提供了一个难得的参考样本。