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摘要： 现在训练一个 1000 亿参数的 Transformer 模型已经算不上什么新鲜事。GPT-3 有 1750 亿参数，Llama 2 最大版本达 700 亿，许多团队现在随口就把"100B 作为基准"挂在嘴边。但第一次真正上手训练的团队，往往会在一个意想不到的地方撞墙：不是算力，是内存。几乎所有人都 阅读全文

摘要： DiffusionGemma 的发布在 AI 研究圈子里引发了相当多的讨论，原因在于它触及了 LLM 文本生成方式的根本性问题。 标准 Gemma 4 系列依赖自回归解码（autoregressive decoding），从前到后逐个预测 Token。DiffusionGemma 则是离散文本扩散（ 阅读全文

摘要： 微调LocateAnything-3B，实现当图像中有 300+ 个密集重叠目标、人工标注不可行时的实用方案。假设手头有一批种子发芽托盘、谷物质检图像或植物学调查照片。每张图像包含 100–500+ 粒种子，许多彼此重叠，部分被遮挡。老板（或导师）要求模型能精确定位每一粒。 在每张图像里手动为 30 阅读全文

摘要： 大多数 AI 应用都从一个简单的演示开始：用户提问、LLM 给出回答，所有人都觉得很厉害。 但是应用需要检索文档、调用工具、处理故障、路由请求、记住历史操作，还要在关键决策节点引入人工审核。这时这个聊天机器人已经变成了一套工作流。 很多 AI 项目就卡在这个转变上，演示和生产系统之间的差距，通常不在 阅读全文

摘要： 在当前的人工智能领域LLM 及其生成能力几乎独占了所有焦点。但再精密的 RAG Pipeline，能力上限也取决于那个沉默的引擎：搜索与聚类层。聚类不只是一项经典的数据科学任务，它是组织高维向量空间的核心机制——让 LLM 能在数十亿条文档和参数的海洋中定位正确的记忆。随着数据集规模持续扩大，沿用数 阅读全文

摘要： 没人提前规划的记忆问题 大多数 AI Agent 项目都从模型开始。该用哪个模型？是用 GPT、Claude、Gemini、Llama，还是本地部署的模型？要不要加工具？要不要加 function calling？要不要让它自主运行？ 然后，第一个生产问题出现了。 Agent 忘记了用户上周说的话； 阅读全文

摘要： 相关性表示两个指标存在同步变动趋势，因果性则代表一件事直接促成了另一件事。两者之间有着一道需要用严谨论证来填补的鸿沟。测算相关性毫无门槛但是证明因果关系却极度困难。 本文将介绍我们为何习惯性地无视这道鸿沟，拆解变量同步变动却不具备因果关系的三种核心机制，并审视这些误区在数据科学领域的具体表现。阅读后 阅读全文

摘要： 2026 年用于构建 agent 的开源工具包已经已经得到了巨大的发展，所以本篇文章将从以下角度来帮助你如何选择最适合你的工具：延迟预算、审计追踪、模型可移植性、还是语言栈。 我们总结了7层需求，选择每一层的工具时，可以问三个问题： 主要约束是什么？ 四个约束决定了大多数层的选择。延迟预算是每轮能花 阅读全文

摘要： 本问将覆盖 API 的每个核心部分：定义模型、约束字段、写验证器、组合嵌套结构、控制序列化。所有示例基于 Pydantic v2 和 **Python 3.10+**，每个清单完整可运行。 用 BaseModel 定义模型 Pydantic 的核心就是 https://avoid.overfit.c 阅读全文

摘要： 一个简单的agentic loop就是一个 while 循环，LLM 在其中决定做什么、执行工具、观察结果、再做决定。这模式能用是可以用的不过有个最大的问题，就是费钱： 一个三 agent 查询要是用 agentic loop那么7 次 LLM 调用，4.2 秒，0.12 美元。如果用 orches 阅读全文