2024-2026年，大模型参数规模每6个月翻一倍。但很少有人注意到一个更狠的事实：

百亿、千亿参数大模型无法在单张显卡完成完整训练，分布式并行训练成为行业标准工程方案。自研机房搭建多机集群存在硬件采购、机房运维、算力闲置成本高三大痛点，国内多数...

第一季度我们的大模型 API 账单环比涨了 70%，而业务量只涨了 30%——多出来的 40%，全是工程上的浪费。花了一个月做调用侧治理，账单回落到比治理前低两...

随着平台客户规模持续扩大、插件类型日益丰富，现有插件管理模块在功能深度、信息组织与扩展性方面已难以承载后续业务演进需求。

第一季度我们的大模型 API 账单环比涨了 70%，而业务量只涨了 30%——多出来的 40%，全是工程上的浪费。花了一个月做调用侧治理，账单回落到比治理前低两...

2026年6月，又一批千万级规模的毕业生涌入就业市场。但与往年不同的是，今年的求职者在面试桌对面遇到的，往往不再是庞大的HR团队或部门主管，而是一个个看似单薄、...

2026年，AI Agent已从概念验证走向核心业务深水区。然而，随着Agent自主决策能力的指数级增长，传统API网关与静态数据防泄漏（DLP）策略在面对“非...

大模型的价值拐点，早已从“参数规模的内卷”转移到了“外部工具链的集成”。当开发者试图将 Gemini 2.5 Pro 从单纯的“对话引擎”升级为能执行复杂业务的...

当前7B-175B参数主流大模型单机显存、算力无法满足全量预训练需求，行业通用解决方案为多机分布式并行训练。自研自建GPU/NPU集群存在硬件采购周期45-90...

这次更新真正解决的麻烦，是 Mac 用户本地跑大模型时经常遇到的三件事：回答慢、内存吃紧、输出质量不稳定。本地模型运行工具这次在 Apple Silicon 上...