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Agentic Ai 推理规模：优化性能和成本效率的五个关键维度

Agentic Ai 推理规模：优化性能和成本效率的五个关键维度

了解 AI Agent 的定价 1. 简介 围绕 ChatGPT（通常是生成式 AI）的讨论，现在已经演变为 agentic AI。虽然 ChatGPT 主要是一个可以生成文本回复的聊天机器人，但 AI Agent 可以自主执行复杂的任务，例如，进行销售、计划旅行、预订航班、预订承包商来完成房屋工作、订购披萨。下图说明了 agentic AI 系统的演变。 图：Agent

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AI模型对决：在Gpt-4.5中发现您业务的最佳价值

AI模型对决：在Gpt-4.5中发现您业务的最佳价值

想知道目前企业在使用 AI 时犯下的最昂贵的错误吗？ 为表现不如免费替代品的模型支付高昂的价格。 我刚刚完成了对四个领先的 AI 模型进行的正面交锋测试，我发现的内容将为您节省数千美元。 观看下面的视频教程： 残酷的现实是：最受炒作的 AI 模型的成本是其他模型的 15 倍，但在直接影响您利润的基本测试中却失败了。 与此同时，一个免费的模型通过赢得关键的业务挑战让所有人感到惊讶。

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构建专业级应用的革命：使用bolt Diy和claude 3.7在5分钟内实现无代码开发

构建专业级应用的革命：使用bolt Diy和claude 3.7在5分钟内实现无代码开发

我只花了 11 美分就构建了原本需要花费 3000 美元请开发者完成的东西。而最疯狂的部分是？这个工具在 5 分钟内就准备好了，而不是 5 周。 对于任何需要定制工具、应用程序或网站的人来说，游戏规则已经改变了。我将向你展示如何将 Bolt DIY（一个完全免费的平台）与 Claude 3.7 Sonnet（世界上最强大的 AI 系统之一）结合起来，让你无需编写任何代码就能构建专业级应用程

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任务管理的革命：Masrouter 如何通过自适应 Ai 解决方案增强多代理系统

任务管理的革命：Masrouter 如何通过自适应 Ai 解决方案增强多代理系统

图片来源：Jonathan on Unsplash 一种用于大规模智能系统的任务路由、资源分配和协作的革命

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精通 Llm 蒸馏：使用 Hugging Face Auto Train 优化性能的 5 个关键步骤

精通 Llm 蒸馏：使用 Hugging Face Auto Train 优化性能的 5 个关键步骤

大型语言模型 (LLMs) 与对高效替代方案的需求 大型语言模型 (LLMs) 的规模呈指数级增长，OpenAI 的 GPT-4.5 达到了 12.8 万亿个参数。这种扩张带来了诸多挑战，例如计算成本、能源消耗以及对环境的影响增加。高昂的费用限制了小型企业和研究人员的可及性。此外，部署这些大规模模型带来了可扩展性和实用性问题，包括数据管理和安全问题。 因此，迫切需要能够保持高性能的、更

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Fine-tuning the llama3 Model with Synthetic Data in 1 Hour: A Practical Guide to Rapidly Improve Code Generation Quality

Fine-tuning the llama3 Model with Synthetic Data in 1 Hour: A Practical Guide to Rapidly Improve Code Generation Quality

我经常与大型语言模型 (LLM) 讨论代码生成，并分享了大量经验，包括来自 60 多个 AI 项目的陷阱和最佳实践，包括缺乏模块化和错误处理。 有许多用于质量控制的工具，但有时创建一个更小的“大脑”来根据一组人类语言策略检查代码，而无需编写任何代码，会更具吸引力。 目标是微调一个小模型（例如 llama3），以仔细检查由其他模型生成的任何代码（包括可能在长时间对话后变得疲倦并开始生成低质量

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AI革命：探索Anthropic的Claude 3.7及Gen 3 LLM的未来

AI革命：探索Anthropic的Claude 3.7及Gen 3 LLM的未来

… OpenAI、Google 等也在简化形式和功能 几天前，OpenAI 强调了其“简化”的产品路线图，将 LLM AI 聊天机器人的功能与 GPT-5 中[高级推理和代理能力](https://michaelparekh.s

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解锁 Langchain：构建强大工作流的 5 个关键 Runnables

解锁 Langchain：构建强大工作流的 5 个关键 Runnables

Runnables：LangChain 的构建基石 Runnable 是 LangChain 中的一个基础接口。 它是一个协议，用于标准化组件（例如 LLM、输出解析器、检索器或提示模板）的定义和执行方式。该接口确保了与各种组件的一致交互，从而促进了复杂工作流程和链的创建。 上一章： [## LangChain in Chains #49: 批量处理 LangCh

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提升大数据处理效率：使用gemini 2.0 Flash的5个关键步骤

提升大数据处理效率：使用gemini 2.0 Flash的5个关键步骤

Photo by Saradasish Pradhan on Unsplash 在一次传递中处理海量数据集，

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OpenAI的GPT-4.5：成本增加5倍，但幻觉无改善 - 模型性能的批判性分析

OpenAI的GPT-4.5：成本增加5倍，但幻觉无改善 - 模型性能的批判性分析

是时候直面房间里的大象了 是时候直面房间里的大象了。OpenAI 刚刚发布了 GPT-4.5——一个证明 OpenAI 无法 通过扩展来解决幻觉问题的模型。毕竟，GPT-4.5 是一只 庞大 的怪物。与此同时，它在封闭领域的 PersonQA 指标上的幻觉率与 o1 几乎相同。并且 OpenAI 实际上隐藏了关于开放式问题的结果——这是大多数商业部署所需的问题类型。*

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Bert Unleashed: 3项关键创新正在改变Nlp和Ai理解

Bert Unleashed: 3项关键创新正在改变Nlp和Ai理解

自然语言处理 (NLP) 在过去十年中经历了一系列变革性的突破，其中最重要的里程碑之一是 Google 引入的 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。自 2018 年问世以来，BERT 不仅重新定义了机器理解人类语言的方式，还为后续大型语言模型的进步奠定了基础。本文探讨了 BERT 的发展历程、其技术创新及其

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Exploring Claude Code: 5 Key Features Reveal the Potential of Anthropics New AI Programming Assistant

Exploring Claude Code: 5 Key Features Reveal the Potential of Anthropics New AI Programming Assistant

Claude Code 入门指南 系统要求 在深入之前，让我们确保您的系统能够处理 Claude Code。该工具支持多种操作系统，包括 macOS 10.15 或更高版本、Ubuntu 20.04+ 或 Debian 10+，以及通过适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 的 Windows。在硬件方面，您至少需要 4GB 的 RAM 才能高效运行它。由于

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语言模型的革命：Mercury Llm 如何比传统模型提升高达 10 倍的性能

语言模型的革命：Mercury Llm 如何比传统模型提升高达 10 倍的性能

理解为什么基于扩散的生成可能是语言模型的未来 昨天，Inception Labs发布了他们新的基于扩散的编码LLM的演示，这在互联网上引起了一阵轰动（一个小众领域）。他们的模型似乎比标准LLM快6倍，如下面的视频比较所示- 即使质量也很强，在编码基准测试中与其它小型模型持平或超越，这对于一个新范式来说是一个非常

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扩大成功：优化您的 Rag Pipeline 和克服 Llm 限制的 5 个关键策略

扩大成功：优化您的 Rag Pipeline 和克服 Llm 限制的 5 个关键策略

简介 大型语言模型 (LLM) 擅长文本生成，并展现出生成类似人类文本的卓越能力，但在处理过时信息方面存在不足。这就是检索增强生成 (RAG) 发挥作用的地方；它通过添加外部数据来解决此限制，从而提高准确性并减少 AI 的“幻觉”。然而，扩展 RAG 具有挑战性；缓慢的数据检索会削弱性能，影响用户体验。 研究表明，大量 RAG 管道（高达 90%）在扩展时会遇到性能下降，这主要是由于检

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Dynamic Lora: 5 Ways to Achieve Efficient LLM Adaptation and Optimization

Dynamic Lora: 5 Ways to Achieve Efficient LLM Adaptation and Optimization

从低秩理论到自适应秩选择和 RAG 集成 — 附带代码示例的综合指南 图片由 Jakub Żerdzicki 在 [Unsplash](https://unsplash.com?utm_source=medium&utm_m

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