Baihai_IDP

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Baihai IDP：AI训推云平台。一站式提供多样的算力资源、MLOPs/LMOPs工具、MaaS服务。 Github：https://github.com/BaihaiAI/IDP Gitee: https://gitee.com/baihai-idp/IDP

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3天前

OpenClaw 架构详解 · 第二部分：并发、隔离以及确保智能体正常运行的不变量（Invariants）

作者 | Vinoth Govindarajan 编译 | 岳扬在第一部分，有一个令人背脊发凉的“凌晨 3 点的电话”之问：为什么我的 AI 助手会在我睡觉时做某些事？...

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4天前

OpenClaw 架构详解 · 第一部分：控制平面、会话管理与事件循环

作者 | Vinoth Govindarajan 编译 | 岳扬大多数 AI 智能体的演示看起来神奇无比，就像魔法一样。而 OpenClaw 给人的感觉是真正的“自主运...

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12天前

为什么 AI 巨头们放弃私有壁垒，争相拥抱 Agent Skills

作者 | Han HELOIR YAN, Ph.D. 编译 | 岳扬 2025 年 12 月 18 日，AI 行业发生了一件不同寻常的事：OpenAI 宣布将采用由其主要竞...

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17天前

在 Anthropic 的这两年，我学会了 13 件事

The Dance Class by Edgar Degas, 1874 作者 | Karina Nguyen 编译 | 岳扬我确定，Anthropic 再也不会是我当初...

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19天前

回头看 RLHF、PPO、DPO、GRPO 与 RLVR 的发展路径

作者 | Adham Khaled 编译 | 岳扬我们都见识过这种人。你正严肃讨论着 AI 推理能力的最新突破，也许是在分析 DeepSeek 的思维链如何处理复杂物理...

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23天前

HackerNews 热榜第一名：AGI 的 A，原来代表的是 Ads（广告）

作者 | Ossama Chaib 编译 | 岳扬 The World is Ads credit La Haine + Gemini 又来了，科技媒体又开始炒那一套“AI...

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1月前

Prompt caching 技术是如何实现 1 折的推理成本优化的？

作者 | Sam Rose 编译 | 岳扬撰写本文时，OpenAI 和 Anthropic 的 API 中，缓存的 input token 单价仅为普通 input to...

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1月前

分享一些编程助手使用过程中的经验教训与观察思考

作者 | kulesh 编译 | 岳扬 TL;DR: 如果你是一名软件工程师，无论资历深浅，选一个模型，并把它打造成你最得力的结对编程伙伴。这一理念同样适用于软件工程之外的...

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1月前

GPU 应该怎么选择？写给 AI 工程师的 GPU 选型指南

作者 | Alex Razvant 编译 | 岳扬大多数 AI 工程师都将 NVIDIA GPU 作为其 AI 工作负载的计算平台。不过，很多人只知道 GPU 叫什么名字...

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1月前

Claude Code中的Commands→Skills→Agents是进阶路径？你可能理解错了

作者 | Ilia Karelin 编译 | 岳扬 “我是该用 Command、Skill 还是 Agent 来处理这件事？”老实说，你以前肯定问过自己这个问题。答案总是...

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1月前

强化学习比你想象的还要更为低效...

作者 | Dwarkesh Patel 编译 | 岳扬最近，人们[1]一直在讨论[2]：在强化学习（RL）中生成单个样本所需的计算量（FLOPs）远高于有监督学习（sup...

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1月前

微调后的Qwen3-4B在多项基准测试上战平或胜过GPT-OSS-120B

作者 | Distil Labs 编译 | 岳扬 01 TL;DR 经过微调的小型语言模型（SLM）可以胜过规模大得多的模型：微调后的 Qwen3-4B 在 8 项基准测试...

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1月前

Skills 与延迟加载工具定义的 MCP，目前哪个更高效、稳定和可控？

作者 | Armin Ronacher (作者为 Flask、Jinja2 等开源项目的创建者) 编译 | 岳扬我正把所有的 MCP 都迁移到 Skills 上，包括之前...

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2月前

英伟达与 OpenAI、甲骨文：亦敌亦友的 AI 三角

作者 | Philippe Oger 编译 | 岳扬过去 48 小时，我完全沉浸在对英伟达 2026 财年第三季度财报[1]的深度研究中。如果你只看新闻标题，一切看起来都...

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2月前

如何减少单智能体输出结果的不确定性？利用并行智能体的“集体智慧”

作者 | Ben Redmond 编译 | 岳扬智能体编码（Agentic coding）存在一个问题 —— 输出结果的不稳定性（variance）。如果单智能体的运行机...

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2月前

智能体的构建依然是个“脏活累活”...

作者 | Armin Ronacher 编译 | 岳扬我觉得现在可能是时候写一写最近学到的一些新东西了。其中大部分内容会围绕构建智能体（agents）展开，也会稍微分享一...

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2月前

Andrej Karpathy：2025 年 LLM 领域的六项范式转变

作者 | Andrej Karpathy 编译 | 岳扬 2025 年是大语言模型（LLM）发展势头强劲、进步显著的一年。以下是我个人认为值得关注且略感意外的几项“范式转变...

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2月前

AI 算力是一种需要被定价、对冲和交易的风险资产？

作者 | Dave Friedman 编译 | 岳扬大多数人谈起 AI 算力市场，脑海里浮现的是云计算那套：把稀缺的硬件封装成一个 API，按用量计费，开出账单，再加点调...

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2月前

大家都可以调用LLM API，AI套壳产品的护城河在哪里？

AI 套壳应用究竟只是“调个 API 就上线”的投机产物，还是隐藏着被忽视的创业机会与产品逻辑？今天我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：“AI 套壳产品”不应被简单...

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