「free-llm-api-resources」共找到 1391 篇相关文章
4.4w颗星！又一个CC Switch，几乎支持所有模型
Free CC（FCC）是本地 API 代理 + 协议转换层，能让客户端透明使用任意 OpenAI 兼容或专用上游模型，保留客户端能力。支持多提供商，架构分层、设计清晰，还有多种技术特性，文中给出安装、启动等步骤。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
又上Trending，这个项目赋予AI灵性，可以和你一起玩游戏看电视！
项目 AIRI 可让用户轻松拥有数字生命。与其他项目不同，它支持多种 Web 技术，能在现代浏览器和设备运行，还能玩游戏、看视频。目前已完成部分基础功能，支持众多 LLM API 服务，还衍生出多个子项目。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
Stripe x Cursor，硅谷两代“金童”对谈: 未来5年IDE里将不再是代码
本文是 Cursor CEO Michael Truell 和 Stripe CEO Patrick Collison 的深度对谈，讨论了 Stripe 的技术实践、编程的未来。如 LLM 会改变 IDE，未来编程更重需求描述；还提到 Stripe 的技术选型、API 重写计划等。
马斯克终于成『AI No.1』，6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4，宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单，但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试，展现其在各方面的表现，如编码、数学、图像等，还提到了API速度和价格。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
NVIDIA提出小型LLM才是未来，并将重塑Agentic AI
人工智能代理快速渗透企业场景，但当前系统依赖大型语言模型，存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来，论证其能力、经济性和操作适配性优势，并给出迁移路径。