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DiffusionGemma 深度实战:当文本生成告别逐字蹦字——从离散扩散到 1100 tokens/s 的生产级完全指南(2026)
编程
DiffusionGemma 深度实战:当文本生成告别逐字蹦字——从离散扩散到 1100 tokens/s 的生产级完全指南(2026)
2026-06-16 07:18:07 +0800 CST
view 397
Google DeepMind 开源 DiffusionGemma 离散文本扩散模型深度实战:从并行去噪原理到 1100 tokens/s 推理,完整代码示例与 Agent 构建
DiffusionGemma
文本扩散
离散扩散
LLM
开源模型
Google DeepMind
Google LangExtract 深度解析:从混乱文本到结构化数据的工程化实践
编程
Google LangExtract 深度解析:从混乱文本到结构化数据的工程化实践
2026-04-29 01:09:56 +0800 CST
view 701
深度解析Google开源的LangExtract库:基于LLM的结构化信息提取框架,精确来源定位、交互可视化、零微调部署。从架构设计到代码实战,全面剖析21k+ Star背后的技术内核。
LangExtract
Google
信息提取
LLM
结构化数据
Python
开源
Google LangExtract 深度解析:从非结构化文本到结构化知识的工程化桥梁——零微调实现 100% 可溯源的信息提取
编程
Google LangExtract 深度解析:从非结构化文本到结构化知识的工程化桥梁——零微调实现 100% 可溯源的信息提取
2026-05-09 16:13:25 +0800 CST
view 609
2026年4月Google开源LangExtract,一个基于LLM的结构化信息提取框架。核心创新:字符级溯源(Source Grounding)实现100%可验证提取,零微调只需3-5个示例即可适配任何领域。本文深入解析其技术架构、长文档处理策略、医疗/法律/金融实战应用及生产部署最佳实践。
LangExtract
LLM
信息提取
结构化数据
医疗AI
RAG
Google开源
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
编程
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
2026-06-16 18:52:52 +0800 CST
view 514
Google DeepMind联合NVIDIA发布DiffusionGemma——基于离散文本扩散的实验性开源模型。本文深入解读26B MoE架构、双向注意力机制、本地推理4倍加速原理,附完整代码示例和部署实战。
Google
DiffusionGemma
扩散模型
MoE
开源LLM
本地推理
AI推理加速
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌(2026)
编程
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌(2026)
2026-07-18 02:45:17 +0800 CST
view 169
深度拆解 SGLang:RadixAttention 跨请求前缀复用、约束解码让 JSON 快 10 倍、DP Attention 为 DeepSeek MLA 而生,配 DSL/分布式/量化代码实战与生产调优清单。
SGLang
LLM推理
RadixAttention
约束解码
大模型服务化
高吞吐
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃,一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态
编程
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃,一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态
2026-08-04 19:22:29 +0800 CST
view 6
深度拆解SGLang 27K Star开源LLM推理框架:RadixAttention基数树前缀缓存实现3-8倍加速、自研FlashInfer CUDA Kernel、Prefill-Decode分离架构、GB300 NVL72上25倍性能飞跃、DFlash投机采样、多LoRA热切换,附完整部署与调优指南
SGLang
LLM推理
RadixAttention
FlashInfer
GPU加速
大模型部署
推理引擎
PagedAttention
PD分离
投机采样
CUDA
开源
KTransformers 深度拆解:一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型,CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
编程
KTransformers 深度拆解:一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型,CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
2026-07-24 07:44:31 +0800 CST
view 177
KTransformers 通过 CPU/GPU 异构计算,让一块 RTX 5090(32GB 显存)能跑起 100B+ MoE 大模型,且无需量化压缩,保持原精度 FP16。实测比 llama.cpp Q8_0 快 4.5 倍。本文深度拆解其专家细粒度卸载、异步预取、DMA 优化等核心技术,以及实战部署指南。
KTransformers
LLM推理
MoE
异构计算
DeepSeek
SGLang
CPU Offload
本地部署
GPU优化
superfile 深度拆解:Bubble Tea 驱动的现代终端文件管理器,Go 如何把 TUI 写出「桌面级」体验
编程
superfile 深度拆解:Bubble Tea 驱动的现代终端文件管理器,Go 如何把 TUI 写出「桌面级」体验
2026-07-29 13:15:07 +0800 CST
view 95
深度拆解 GitHub Trending 热门项目 superfile:Bubble Tea 的 Elm 架构如何驯服 TUI 状态复杂度、多面板状态机、异步任务队列与进度节流、视口裁剪优化,附 120 行迷你文件管理器完整实战与 ranger/lf/yazi 横向选型。
superfile
Bubble Tea
Go语言
TUI
终端工具
Elm架构
Lip Gloss
文件管理器
开源
视觉即代码:GLM-5V-Turbo 如何用 94.8 分重新定义 Design2Code
编程
视觉即代码:GLM-5V-Turbo 如何用 94.8 分重新定义 Design2Code
2026-05-11 09:52:48 +0800 CST
view 730
智谱AI发布GLM-5V-Turbo多模态编程基座模型,从预训练阶段原生融合视觉与语言,在Design2Code基准测试中以94.8分超越所有竞品。本文深度解析CogViT视觉编码器、MMTP多模态多Token预测、多任务RL优化等技术细节,以及如何用API接入实现从设计稿到可运行代码的完整工作流。
GLM-5V-Turbo
视觉编程
Design2Code
多模态
CogViT
MMTP
智谱AI
AI编程
colibrì 深度拆解:当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹(2026)
编程
colibrì 深度拆解:当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹(2026)
2026-07-19 09:14:11 +0800 CST
view 885
纯C语言实现的大模型推理引擎,仅用1300行代码在25GB内存笔记本上运行744B参数的GLM-5.2 MoE模型,含完整代码示例与技术解析
C语言
GLM-5.2
MoE
大模型推理
量化
AVX2
MLA注意力
推测解码
Apple Silicon
Google LangExtract 深度解析:用LLM实现非结构化文本的精准结构化提取与可视化
编程
Google LangExtract 深度解析:用LLM实现非结构化文本的精准结构化提取与可视化
2026-05-17 19:18:49 +0800 CST
view 564
Google LangExtract库深度解析,介绍如何使用LLM从非结构化文本中精准提取结构化信息,包含精确源接地、交互式可视化、代码实战和性能优化。
LLM
信息提取
Google
Python
NLP
Google LangExtract 深度实战:LLM结构化信息提取的完整指南(2026版)
编程
Google LangExtract 深度实战:LLM结构化信息提取的完整指南(2026版)
2026-05-17 19:30:29 +0800 CST
view 552
2026年最新Google LangExtract深度实战指南,全面解析如何用LLM从非结构化文本中精准提取结构化信息,包含精确源接地、交互式可视化、代码实战和性能优化。
LLM
信息提取
Google
Python
NLP
结构化数据
Google LangExtract 深度实战:从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南(2026)
编程
Google LangExtract 深度实战:从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南(2026)
2026-05-24 13:30:29 +0800 CST
view 552
Google LangExtract 深度实战:从非结构化文本到结构化知识的工程化完全指南,涵盖架构分析、代码实战、性能优化。
LangExtract
LLM
结构化提取
Google
Python
colibrì 深度拆解:1300行纯C代码驱动7440亿参数大模型——当「不可能」变成「只是慢」
编程
colibrì 深度拆解:1300行纯C代码驱动7440亿参数大模型——当「不可能」变成「只是慢」
2026-07-19 14:42:08 +0800 CST
view 328
深度拆解 colibrì 项目:一位意大利开发者用 10 天、1300 行纯 C 代码,在 25GB 笔记本上运行 7440 亿参数大模型的工程全貌。涵盖 MoE 稀疏推理、NVMe 流式专家、MLA 注意力、MTP 推测解码等核心技术的完整解析。
C语言
MoE
大模型
NVMe
量化
GPU
深度学习
GLM-5.2
推理引擎
推测解码
大模型部署太慢?这个超级引擎帮你搞定!SGLang速通指南
编程
大模型部署太慢?这个超级引擎帮你搞定!SGLang速通指南
2026-04-22 09:27:57 +0800 CST
view 788
DeepSeek官方推荐!SGLang高性能大模型推理框架速通指南,RadixAttention前缀缓存、零开销调度、OpenAI API兼容,性能碾压vLLM。
SGLang
大模型推理
DeepSeek
开源
vLLM
ZCode 3.0深度解析:自研Agent内核如何重构国产AI编程体验
编程
ZCode 3.0深度解析:自研Agent内核如何重构国产AI编程体验
2026-07-07 20:50:43 +0800 CST
view 203
测试
ZCode
智谱
GLM-5.2
AI编程
国产工具
Google LangExtract 深度解析:用 LLM 从非结构化文本精准提取结构化信息——28K Star 的谷歌开源利器架构内幕
编程
Google LangExtract 深度解析:用 LLM 从非结构化文本精准提取结构化信息——28K Star 的谷歌开源利器架构内幕
2026-05-18 18:48:34 +0800 CST
view 533
Google LangExtract 深度解析,28K Star 开源项目,用 LLM 从非结构化文本中精准提取结构化信息,支持源文本定位、幻觉检测、交互式可视化
LLM
信息提取
Google
开源项目
NLP
Python
GLM-OCR 深度解析:0.9B 参数的文档理解小钢炮,OmniDocBench 拿下 94.62 分的秘密
编程
GLM-OCR 深度解析:0.9B 参数的文档理解小钢炮,OmniDocBench 拿下 94.62 分的秘密
2026-05-13 22:15:56 +0800 CST
view 574
GLM-OCR是智谱AI推出的0.9B参数文档理解多模态模型,凭借布局感知两阶段流水线和GRPO强化学习,在OmniDocBench v1.5以94.62分领先。本文深度解析其CogViT架构、MTP解码加速、印章识别技术及完整部署实战。
GLM-OCR,智谱AI,OCR,多模态模型,文档理解
Qwen3.6-27B开源:270亿稠密模型如何用单卡性能打穿3970亿MoE旗舰——从架构革命到本地编程助手实战
编程
Qwen3.6-27B开源:270亿稠密模型如何用单卡性能打穿3970亿MoE旗舰——从架构革命到本地编程助手实战
2026-07-08 00:47:14 +0800 CST
view 604
深度解析阿里开源Qwen3.6-27B:270亿参数稠密模型全面超越3970亿MoE旗舰的技术原理、混合注意力架构、编程基准实测、本地部署实战与Claude Code协同工作流。
Qwen3.6
开源大模型
AI编程
本地部署
vLLM
SGLang
GLM-5.2 深度实战:国产开源模型首次在编程能力上超越GPT-5.5——从架构原理到生产部署的完整指南
编程
GLM-5.2 深度实战:国产开源模型首次在编程能力上超越GPT-5.5——从架构原理到生产部署的完整指南
2026-06-27 05:43:51 +0800 CST
view 1005
2026年6月智谱AI发布GLM-5.2,登顶开源权重模型榜首,在SWE-bench Pro编程基准上超越GPT-5.5。本文深度解析GLM-5.2的MoE架构、IndexShare长上下文技术、编程实战代码、性能优化和生产部署。
GLM-5.2
智谱AI
开源模型
编程能力
AI模型
MoE架构
长上下文
SGLang 深度实战:新一代 LLM 编程与推理框架——从 RadixAttention 原理到 Agent 系统生产部署
编程
SGLang 深度实战:新一代 LLM 编程与推理框架——从 RadixAttention 原理到 Agent 系统生产部署
2026-05-06 17:37:39 +0800 CST
view 764
深度解析 SGLang 推理框架的 RadixAttention 原理、DSL 编程范式、正则约束解码,以及在 Agent 系统和多轮对话场景的生产部署实践。
SGLang
LLM
推理加速
Agent
RadixAttention
结构化生成
GLM-5.2 深度实战:当国产大模型拿下 Code Arena 全球第一——从 744B MoE 架构到 1M 上下文、从 DSA 稀疏注意力到 Agentic Engineering 的生产级完全指南(2026)
编程
GLM-5.2 深度实战:当国产大模型拿下 Code Arena 全球第一——从 744B MoE 架构到 1M 上下文、从 DSA 稀疏注意力到 Agentic Engineering 的生产级完全指南(2026)
2026-06-19 15:54:07 +0800 CST
view 594
2026年6月17日,智谱AI正式开源GLM-5.2,在Code Arena拿下全球可用模型第一。本文深度解析744B MoE架构、DSA稀疏注意力、1M上下文实现原理,并提供完整代码实战指南。
GLM-5.2
大模型
AI编程
智谱AI
MoE架构
稀疏注意力
CodeArena
Gemma 4 12B 深度实战:当无编码器统一多模态架构走进本地
编程
Gemma 4 12B 深度实战:当无编码器统一多模态架构走进本地
2026-06-14 17:49:21 +0800 CST
view 539
深入解析 Google Gemma 4 12B 的无编码器统一多模态架构,从技术原理到生产部署的完整指南
Gemma4
Google
多模态
本地部署
AI
LLM
Encoder-Free
Gemma 4 12B 工程实践:Encoder-Free 统一多模态架构从原理到本地部署完全指南(2026)
编程
Gemma 4 12B 工程实践:Encoder-Free 统一多模态架构从原理到本地部署完全指南(2026)
2026-06-14 17:49:38 +0800 CST
view 615
深入解析 Google Gemma 4 12B 的无编码器统一多模态架构,从技术原理到生产部署的完整指南
Gemma4
Google
多模态
本地部署
AI
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