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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

用户体验与商业化的两难：Chatbots 的广告承载困境分析

作者 | Drew Breunig 编译 | 岳扬 01 如果我们用 AI 为自己做决策，广告又该放在什么位置？开发前沿 AI 模型成本非常高昂，向数亿用户提供模型服务同...

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5天前

为什么语言模型偏爱使用破折号？反驳多种主流解释，并提出猜想

作者 | Sean Goedecke 编译 | 岳扬如果你让大多数人说出 AI 生成文本的一个标志性特征，他们很可能会说破折号 —— 就像这样。语言模型对破折号的使用已频...

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10天前

剖析大模型产生幻觉的三大根源

作者 | Florian 编译 | 岳扬多年来，人们一直在追问：为什么大语言模型（LLMs）会产生幻觉？本文将探讨 OpenAI 的最新研究是如何解答这一问题的。语言模...

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12天前

上下文管理策略综述

作者 | Drew Breunig 编译 | 岳扬 01 缓解与避免上下文失效问题早前发布我们发布过《How Long Contexts Fail》[1]，本文我们再来系...

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17天前

当前的“LLM 智能”，是来自模型突破，还是工程堆砌？

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享作者 | Mani Doraisamy 编译 | 岳扬 01 工具使用（tool use）是如何成为难题求解的替代方...

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18天前

分享一名海外独立开发者的 AI 编程工作流

本文系原作者观点，Baihai IDP 仅进行编译分享作者 | Peter Steinberger 编译 | 岳扬最近我没怎么在社交平台上活跃，因为我正全身心投入到最新...

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24天前

如何提升 LLMs 处理表格的准确率？一项针对 11 种格式的基准测试

作者 | Improving Agents 编译 | 岳扬在讨论基于 AI 的系统的可靠性时，有一个简单却常被忽视的问题：究竟用什么格式向大语言模型传递表格数据最合适？ ...

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26天前

面向 LLM 的 GPU 系统工程方法论

作者 | Abi Aryan 编译 | 岳扬最近有条推文在 X 平台爆火—— 大多数人看到后的想法是：我得学会 CUDA 内核开发才能体现自身价值。但事实并非如此。内...

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1月前

并行智能体是否将重塑软件开发模式？

作者 | Igor Šarčević 编译 | 岳扬我在这个行业摸爬滚打多年，目睹各种技术浪潮翻涌又退去。见过人们对新框架的热烈追捧，听过革命性工具许下的承诺，也见识过那...

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1月前

怎样为你的 RAG 应用选择合适的嵌入模型？

作者 | Vivedha Elango 编译 | 岳扬检索增强生成（RAG）是当前构建生成式 AI 应用最热门的框架。企业机构青睐它，因为它能利用专有数据来回答用户问题，...

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1月前

探讨超长上下文推理的潜力

作者 | JS Denain and Anson Ho 编译 | 岳扬从理论上讲，现代大语言模型能够一次性处理相当于多本书籍的文本量。以 Gemini 2.5 Pro 为...

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1月前

对 GPT 5 模型路由机制的深度解析

作者 | Bhavishya Pandit 编译 | 岳扬初次与 GPT-5 对话时，我就意识到它不仅是在回答问题，更在精心选择回应方式。其背后的智能“路由器”会将每个问...

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1月前

AI 编程热潮下的万字思考 —— 规避风险，善用其利

“氛围编程（vibe coding）”与“AI 辅助的工程实践”存在本质区别，前者虽在创意激发和快速原型中具有价值，但绝不能替代结构化的工程方法。...

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1月前

LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）

作者 | Ida Silfverskiold 编译 | 岳扬 Agentic AI 评估主要在于测试 LLM 应用，以确保其表现稳定。这或许不是很吸引人的话题，但正受到越...

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1月前

AI 推理服务是否真的无利可图？从第一性原理看 AI 推理成本

作者 | Martin Alderson 编译 | 岳扬我总听人说 AI（尤其是推理环节）是台烧钱机器[1-3]。表面上看这种说法似乎有道理，但我一直对这类论断持保留态度...

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1月前

驳“AI 泡沫论”：一场被误读的、正在进行中的产业结构性调整

作者 | Dave Friedman 编译 | 岳扬目前流传着一种看似合理的说法：GPT-5 表现未达预期，因此 AI 泡沫正在破裂。这个观点看似顺理成章，实则是错误的。...

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1月前

GPU 网络通信基础，Part 3（LLM 训练过程的网络通信；InfiniBand 真的是“封闭”技术吗？）

作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬本文将解析低延迟与低抖动如何主导分布式训练的迭代效率，指出现有传统以太网技术的局限性，并阐释 InfiniBand 为何...

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2月前

GPU 网络基础，Part 2（MoE 训练中的网络挑战；什么是前、后端网络；什么是东西向、南北向流量）

作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 01 前端网络 vs 后端网络上次我们探讨了大语言模型预训练中的 GPU 间通信，重点分析了与邻近 GPU 的高速高带...

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2月前

GPU 网络通信基础，Part 1（横向与纵向扩展；训练中的通信环节...）

作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬本系列文章将用轻松的方式聊聊网络与 GPU。这个话题很重要，但可能显得有些枯燥或深奥。请耐心听我道来！ 01 训练动机 ...

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2月前

上下文工程实施过程中会遇到什么挑战？有哪些优化策略？

作者 | Paul Iusztin 编译 | 岳扬开门见山地说：如果你现在还在只谈论“提示词工程”，那你就已经落后了。在大语言模型（LLM）的发展初期，精心设计提示词确...

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