摘要：
模型每调用一次工具，终端日志、搜索结果、代码修改和报错信息都会继续塞进上下文。任务跑得越久，重新读入历史的计算越多，KV Cache 也越大。100 万 token 能不能装下，反倒只是最先遇到的问题。后面还有显存、SSD、带宽，以及长会话恢复时的等待。 近日，DeepSeek 发布 V4.1 Fl 阅读全文
posted @ 2026-09-27 16:46
OpenCSG
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摘要：
当 AI 开始调用工具、执行流程、影响业务，只管好模型已经不够了 近日，OpenCSG 发布了2026年度白皮书：《AgenticOps：从企业智能到 OPC 新生产力》。这份白皮书讨论了一个很现实的问题：当 Agent 真正进入企业生产，原有的模型管理方式还够不够用？ 过去几年，MLOps 帮助企 阅读全文
posted @ 2026-09-27 16:37
OpenCSG
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摘要：
大模型的竞争正在发生一次明显转向。 过去，人们关注的是模型能不能回答更难的问题、写出更好的代码，或者在某项基准测试中拿到更高分。到了 GPT‑6 Astra，OpenAI 强调的重点已经不只是“回答得怎么样”，而是模型能否理解目标、调用工具、操作计算机，并在较长的任务链条中交付一个可以直接使用的结果 阅读全文
posted @ 2026-09-27 16:28
OpenCSG
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摘要：
在模型社区里找到一个合适的基座模型并不难。真正需要花时间的，是怎样把社区里的模型和数据集下载到本地，完成一次针对具体任务的微调，再把训练结果保存下来，变成可以继续使用和管理的个人模型。 CSGHub提供了模型、数据集、代码和应用等AI资源的托管能力。社区用户可以在平台上创建自己的模型仓库和数据集仓库 阅读全文
posted @ 2026-09-27 16:20
OpenCSG
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