许多领域都有“不可能三角”的说法，意思是说有三种特性最多只能同时得到其中两种，不可能三者全得，做智能问数也有这样的 “不可能三角”：

这件事真正值得记住的，不是榜单分数，是三件事同时发生了：模型更便宜，算力是自己的，流量是真的。

大语言模型（LLM）在对话、代码生成等任务上展现了惊人能力，但其推理阶段的高延迟与显存占用正成为规模化部署的拦路虎。以LLaMA-70B为例，单次生成需约140...

长程 Agent 翻车，往往不是模型不够聪明，而是被"规划"和"执行"两件事同时压垮了。

上一篇的最小 Agent 大致只有：Messages、Tool Map、LLM Client、Agent Loop、try / catch。进入真实项目以后，它...

AntV，自 2017 年起开源，将图形语法理论融入 JavaScript 语言，重新定义了数据可视化。针对传统图表库在灵活性和易用性之间的取舍问题，我们将数据...

当 Agent 规模化应用后，团队更关注耗时分布、Token 成本与失败回溯等系统性问题。DeepSeek Harness 自带观测能力局限于本机单会话，难以满...

oMLX 是一个专为 Apple Silicon 优化的 LLM 推理服务器。核心特性：连续批处理 + 双层 KV 缓存（内存热层 + SSD 冷层），从 ma...

💡 一句话总结：这条管线把历史报纸从“页图加 OCR 噪声”改成 crop 级结构化数据；每个 crop 挂着文本、类型、语言、实体、主题、顺序和向量，研究者可...

接入大模型很容易，真正上线却会马上遇到三个问题：哪个模型更适合代码、知识或写作？质量相近时，延迟和 Token 消耗怎么取舍？首选模型偶发超时或返回异常时，业务...

自 GPT-3 验证了“参数越多能力越强”的 Scaling Law 以来，LLM 的参数规模以每年 10 倍的速度狂飙。然而，当模型参数量突破万亿，显存带宽与...

创建 ResourceClass 和 ResourceClaimTemplate：

llmfit 是一个 Rust 写的终端工具，解决本地跑大模型时最头疼的问题：哪个模型能在我的机器上跑起来？

过去两年，我们团队在腾讯云容器服务（TKE）上陆续上线了四个AI推理业务，涵盖智能客服、代码补全、文档摘要和图像生成。踩过的坑比跑通的demo多得多，很多优化方...