「两阶段流程」共找到 2005 篇相关文章
MCP高手进阶【一】:彻底弄懂生命周期管理器(Lifespan)的机制与用法
文章深入解读MCP SDK开发高级技巧,聚焦生命周期管理器(Lifespan)机制与用法。先介绍Python上下文管理器,再讲FastAPI的lifespan,接着说明MCP Server的使用流程,最后分析不同传输模式下的工作方式。
Slack 淘汰 SSH:700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造,将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构,移除对生产集群的直接 SSH 访问,迁移 700 多个 Airflow Operator,解决了安全、运维等问题。
AI驱动的开源攻击框架:HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架,2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议,集成LLM与150多种工具,可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用,能加速攻击流程,展现强适应和并行化能力。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。
智能体请求暴增 9.4 倍,token 账单却没涨:Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法
AI 工具已嵌入 Uber 软件开发各阶段,智能体请求量增长 9.4 倍,但 AI 总支出自 4 月相对稳定。文章介绍其软件工厂思考,包括智能体会话层级、成本公式、指标测算及优化手段,还提及未来举措。
8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源,DeepResearch 终于本地化
1月20日,8B端侧写作智能体AgentCPM - Report开源。它以端侧模型为核心,实现本地化部署与SOTA性能双重突破,亮点在于极致效能、本地安全保障,在多评测基准表现出色,部署便捷,两大创新支撑其优秀性能。
五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。
陪5岁小朋友玩到黔驴技穷,我用一张照片给他做了个汪汪队手办。
作者陪5岁小朋友玩时,用一张照片结合Hi3D网页和3D打印技术做汪汪队手办。介绍了3D建模、格式选择、代加工等全流程,还分享了成本控制和上色等经验。
首个时空时序推理框架:让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型,能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准,采用三阶段训练策略,模型在多任务表现优,成本低且泛化能力强。
用 AI Coding 工具生成 60 万字奇幻世界设定的实践记录
作者先尝试用 Python/C# 编排 LLM 调用生成小说世界设定,遇节点信息查看、输出形态等问题。后用 AI Coding CLI,经搭建骨架、基础层展开等阶段生成 60 万字奇幻世界设定,还基于此创作叙事。