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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4天前

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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6天前

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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11天前

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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13天前

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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18天前

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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20天前

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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25天前

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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25天前

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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1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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1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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1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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1月前

靠更换嵌入模型，该产品将 RAG 延迟降低了50%

作者 | MyClone Engineering Team 编译 | 岳扬在 MyClone.is，我们的使命是打造真正个性化的数字人格。我们通过检索增强生成（RAG）技...

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1月前

LLM 扩展方式的三年演进之路：复杂之后，回归简单

作者 | Sawyer Hood 编译 | 岳扬三年前，“使用大语言模型”还意味着把一大段文字粘贴到聊天框里，然后期待能收到些有用的东西。如今，我们让智能体对接代码库、操...

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1月前

你说的 CUDA 到底是哪个 CUDA？一文理清那些让人混淆的术语和版本号

作者 | James Akl 编译 | 岳扬 CUDA 的术语存在严重的多重含义问题：“CUDA” 一词本身至少指代五种不同的概念，“driver” 在不同上下文中含义也...

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1月前

对长上下文能力有不同要求，怎么选择合适的模型？

作者 | Phuoc Nguyen 编译 | 岳扬在过去三年中，大语言模型（LLMs）的上下文窗口已从几千个 token 扩展至数十万量级 —— 在某些系统中甚至达到数百...

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2月前

压缩而不失智：LLM 量化技术深度解析

作者 | Bhavishya Pandit 编译 | 岳扬像我们这样的大语言模型，多少有点“养尊处优”。我们钟爱庞大的参数规模、海量的内存和强悍的 GPU。但当有人试图在...

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2月前

AI 处理器全景指南（CPU、GPU、TPU、APU、NPU、IPU、RPU...）

当大模型的算力需求呈指数级增长，GPU 还是唯一答案吗？在 AI 硬件军备竞赛愈演愈烈的今天，是否存在更高效、更专精、甚至更具颠覆性的替代方案？...

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2月前

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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2月前

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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2月前

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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2021-12-04