「LLM开发」共找到 2457 篇相关文章
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
MiniMax Agent 再进化！正式走向商业级全栈开发
MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’，建立完整交付标准，构建技术生态。它能完成多任务，配置顺滑，可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新，从工具迈向数字化商业引擎。
谷歌 Java 代理开发工具包新增 LangChain4j 集成
谷歌 Java 代理开发工具包（ADK）0.2.0 版本集成了 LangChain4j，显著扩展功能，让开发者能使用更多模型。谷歌开发者 Guillaume Laforge 解释其优势，ADK 还引入系列增强提升性能。
关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
LightMem用3招重新设计了LLM的记忆，结果出乎意料
LLM在超长多轮对话中有上下文窗口有限、记忆系统昂贵的痛点。LightMem借鉴人类记忆机制，用三招重新设计LLM记忆，实验显示其准确率超基线，还降低token使用量、API调用和运行时间。
吴恩达年度AI总结来了！附带一份软件开发学习小tips
AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势，包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议，如参加课程、动手实践、读论文。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。