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LLM微调不太实用

我从2023年到现在进行了几次实验，最新的是使用Gemma 4。在所有这些之后，我得出了一个许多人也达成的结论：微调LLM以注入知识通常不值得努力。

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从RAG到自更新知识库

在本文中，你将学习到什么是LLM Wiki模式、它与传统RAG有何不同并构建它的实际工作流程。

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大模型显存计算器：30 秒估算显存需求

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

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大语言模型维基模式

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。

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LLM中的情感机制深度解析

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。

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LLM遵循本福特定律吗？

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。

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LLM可观测性：AI系统缺失的环节

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。

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向LLM提供数据的最佳方式

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?

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没有语言的思想

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。

APPLICATION

用LLM定制压缩算法

使用 LLM 帮助为我们的温湿度时间序列数据制作了定制压缩算法，将其压缩了约 x53.6。

TOOL

11个生产级LLM服务引擎

本文是对你会实际遇到的 11 个LLM服务引擎的实用、以生产为重点的巡礼——加上如何选择而不被困住。

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如何有效降低LLM的推理成本

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。