Xorbits Inference：可擴展的 LLM 服務平台
在生產環境中部署大型語言模型與訓練它們是完全不同的挑戰。訓練需要大規模叢集和數週的運算時間，但可以容忍批次處理和可變吞吐量。生產推論需要一致的亞秒級延遲、彈性擴展以應對流量高峰、跨不同硬體配置的多模型管理，以及對每個請求的可觀測性。訓練好的模型與生產級服務基礎設施之間的差距是巨大的。
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VeRL：字節跳動的 LLM 強化學習框架
2025-2026 年大型語言模型研究中最令人興奮的前沿並不是讓模型變得更大。而是透過強化學習讓它們變得更聰明。DeepSeek-R1 證明了 RL 訓練——特別是 GRPO（群組相對策略最佳化）——可以顯著提升模型的推理能力，實現與更大模型相匹敵的鏈式思考推理、自我修正和結構化問題解決。 …
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Twinny：VS Code 的本地 LLM 推論
雲端依賴的 AI 工具與開發者隱私之間的矛盾已成為 AI 輔助軟體開發中最具決定性的辯論之一。GitHub Copilot 和 Cursor 等服務提供了令人印象深刻的程式碼補全功能，但它們需要將你的程式碼發送到外部伺服器。對於處理專有程式碼、在受監管行業工作或只是不願與雲端服務分享工作成 …
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Pezzo：開源 LLM 營運平台
在生產環境中管理 LLM 驅動的應用程式已成為 AI 工程中最具挑戰性的營運問題之一。部署 AI 功能的團隊面臨一系列問題：提示詞版本散落在程式碼庫和筆記本中，成本在沒有可視性的情況下失控，效能下降直到使用者投訴才被發現，以及模型更新破壞了精心調整的提示詞。LLMOps 這門學科正是為應對 …
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LLM Graph Builder：Neo4j 的 RAG 到圖譜管線
傳統檢索增強生成（RAG）的局限性隨著組織將 AI 系統部署到生產環境而變得越來越明顯。向量搜尋——傳統 RAG 的骨幹——在尋找語義相似的文件區塊方面做得不錯，但它從根本上缺乏結構理解。它無法表達「Apple 在 2014 年收購了 Beats」涉及兩個具有特定類型和日期的實體之間的關係 …
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GLM-4.5：智譜 AI 的次世代多模態基礎模型
2025-2026 年基礎模型的演進由兩個趨勢定義：多模態化和效率。只能處理文字的模型已迅速讓位給原生理解圖片、音訊和影片的模型。同時，專家混合（MoE）架構已成為建構既強大又實用於部署的模型的標準方法。智譜 AI 的 GLM-4.5 代表了這些趨勢在中文 AI 生態系統中的匯聚。
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Workday、Anthropic 與 LISC 聯手推出 AI 一人創業加速器
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