从工程师视角看 Multi
编者按，目前AIAgents在各行各业的应用前景广阔，越来越多的企业开始尝试部署AIAgents，然而如何在企业生产环境中有效部署和管理AIAgents，是工程师们面临的一大挑战，你是否曾面临这样的困惑，如何确保AIAgents在生产环境中......
在 LLM 会产生不同输出 相同的 为什么 不同 GPU 上
编者按，在大语言模型，LLMs，的部署及其相关的算力扩容过程中，更换GPU是否也可能会对模型的输出产生重大影响，这个问题的答案对于确保LLMs在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要，我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是，即使在相......
一年打怪升级 领域 实践出真知 Agents 的经验分享
编者按，在你构建AIAgents时，是否曾遇到这些困扰，总是在简单任务上出错，从而让你有时会怀疑自己的技术水平，面对客户的需求，AIAgent表现得像个&，ldquo，笨蛋&，rdquo，，无法准确理解和执行指令......
汽车长翅膀 GPU 是如何加速深度学习模型的训练和推理过程的
编者按，深度学习的飞速发展离不开硬件技术的突破，而GPU的崛起无疑是其中最大的推力之一，但你是否曾好奇过，为何一行简单的&，ldquo，.to，&，#039，cuda&，#039，&，......
工作量 AI 基于人数 or 对 产品定价模式的新思考
编者按，传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品，我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出，AI产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式，传统的基于用户数量的定价模式在AI产品中往往会导致资源浪费和成本分配......
RAG Advanced 再优化 11 对用户输入的内容进行 分类处理 和
编者按，你是否曾经遇到过这些情况，你向AI助手提出了一个比较复杂的问题，但它给出的回答却比较浅显，甚至完全偏离了你的意图...
H100 10k 怎样在 上训练模型 GPU #AIGC创新先锋者征文大赛# 个
，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.aigc2223.html编者按，怎样在10，000个H100GPU上训练大模型，如何充分利用每一块GPU的算力，如何在这个复杂的GPU网络中高效传递......
化 5 Query 腐朽 优化技术应对千奇百怪的 RAG 种 神奇 为
编者按，您是否曾经遇到这样的情况，明明构建了一个功能强大的RAG系统，但用户却频繁抱怨&，ldquo，找不到想要的信息&，rdquo，或&，ldquo，返回的结果不够准确&，rdquo......
Scaling laws 正确理解AI中的 理性看待
编者按，LLMs规模和性能的不断提升，让人们不禁产生疑问，这种趋势是否能一直持续下去，我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能，AGI，回答这些问题对于理解AI的未来发展轨迹至关重要，在这篇深度分析文章中，作者提出了一个令人深思的......
RAG并不是你唯一的解决方案！ 微软
将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成，RAG，和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战，从检索相关数据和准确解释用户意图到充分利用LLMs的推理能力来处理复杂任务对于数据增强LLM应用来说，没......