魔法是真的。结论是错的。

在2026年，大多数生产代理是混合架构，由一个小语言模型（SLM）处理大多数无聊的请求，而大模型留给困难的问题。

每次 LLM 调用都是一场与硬限制的谈判。GPT-4o 给你 128K token。Claude 3.7 给你 200K。Gemini 1.5 Pro 扩展到 1M……

RLHF 让模型学习人类在多种输出中更偏好哪些——这是一种更微妙但更强大的训练信号。

我们如何微调一个4B参数模型达到95%准确率。

训练LLM时人人都应使用的数据驱动技术和工具...

每个参数、每个提供商、每个用例——全部汇集在一处，你再也不用去搜索 "top_p vs top_k" 了。

为什么法律语言制造清晰的幻觉，以及NotebookLM如何帮助你测试是否真正理解你将要签署的内容

别再谷歌搜索"这个模型能装进我的 GPU 吗？"，这个公式每次都能让你一目了然

如果你一直对 RAG 感到沮丧，如果你觉得你的人工智能工具在对话结束的那一刻就忘记了一切，如果你因为维护太繁重而放弃了 Notion 数据库和 Obsidian 保险库；Karpathy 刚刚给了你让大语言模型做维护的蓝图。

通过深入研究 Claude Sonnet 4.5 的"大脑"，Anthropic的研究人员发现这些模型不仅仅是模仿情感，而是使用内部情感概念来指导其行为。

本福特定律，也称为首位数字定律，描述了许多现实数据集中首位数字的频率分布。该定律指出，在许多自然产生的数字集合中，首位有效数字很可能是较小的数字。

为已部署LLM应用的开发者而设，希望了解其内部实际运行情况。

你有没有想过，你格式化数据的方式会影响LLM对它的理解程度吗?

一个实体直到在没有语言的情况下证明推理时才拥有理解能力。

在本文中，我们将探讨业内人士采用的一些技术，以在不产生过高成本的情况下实现尖端模型。