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TradingAgents 深度实战:7个LLM Agent复刻华尔街投研——从LangGraph多智能体架构到AI量化交易生产部署(2026完全指南)
编程
TradingAgents 深度实战:7个LLM Agent复刻华尔街投研——从LangGraph多智能体架构到AI量化交易生产部署(2026完全指南)
2026-06-02 22:15:17 +0800 CST
view 39
TradingAgents 用7个专业LLM Agent完整复刻华尔街投研流程,GitHub 71.4K Star,本文从架构设计、Agent协作机制、LLM调度策略到生产级部署全面深度拆解。
AI交易
多智能体
量化交易
LLM
LangGraph
【重制版】TriAttention深度解析:三角函数如何让长推理从显存地狱中脱困
编程
【重制版】TriAttention深度解析:三角函数如何让长推理从显存地狱中脱困
2026-05-17 04:14:33 +0800 CST
view 172
深入解析MIT韩松团队提出的TriAttention方法,利用Pre-RoPE空间Q/K集中性和三角函数级数实现革命性的KV Cache压缩,在AIME25上以3072 KV budget达到与Full Attention持平的40.8%准确率,同时实现10.7倍KV显存压缩和2.5-6.3倍吞吐量提升。
LLM
KV Cache
TriAttention
MIT
英伟达
浙大
长推理
KV压缩
三角函数
RoPE
Attention优化
Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
编程
Unsloth 深度实战:从 Triton 内核优化到 70% 显存压缩——2026 年 LLM 本地微调的工业级完全指南
2026-05-23 20:00:37 +0800 CST
view 99
深度剖析 Unsloth 如何通过手写 Triton 内核、智能显存管理和 LoRA/QLoRA 优化,实现训练速度 2-5 倍提升、显存占用降低 70% 的技术奇迹。
LLM
微调
Unsloth
LoRA
深度学习
Microsoft MarkItDown 深度实战:把整个世界搬进 Markdown——从多格式解析引擎到 LLM 知识管道完全指南(2026)
编程
Microsoft MarkItDown 深度实战:把整个世界搬进 Markdown——从多格式解析引擎到 LLM 知识管道完全指南(2026)
2026-06-02 23:44:03 +0800 CST
view 62
Microsoft 开源的 MarkItDown 在 2026 年引爆 AI 工程圈。本文从源码级架构解析、多格式解析引擎、与 LLM 工具链的集成实战、性能优化到生产级 RAG 管道,全面拆解这款改变 AI 工程范式的工具。
Microsoft
MarkItDown
Markdown
LLM
RAG
Python
文档解析
AI工程
MarkItDown 深度解析:微软10万星开源工具如何重塑 LLM 时代的文档处理范式
编程
MarkItDown 深度解析:微软10万星开源工具如何重塑 LLM 时代的文档处理范式
2026-04-21 05:47:35 +0800 CST
view 342
深度解析微软开源工具MarkItDown:如何将PDF、Word、Excel等20+格式转换为结构化Markdown,为LLM和RAG场景提供高质量的文档预处理方案。涵盖架构设计、实战代码、性能优化与生产部署最佳实践。
MarkItDown
文档转换
LLM
RAG
Python
开源工具
微软
TradingAgents 深度实战:从 78.7k Star 的多智能体交易框架到量化投研工程化完全指南
编程
TradingAgents 深度实战:从 78.7k Star 的多智能体交易框架到量化投研工程化完全指南
2026-05-24 06:38:48 +0800 CST
view 293
深度拆解 TradingAgents 多智能体交易框架的架构设计,从 LangGraph 状态图编排到结构化辩论机制,完整代码实战指南
AI Agent
量化交易
LangGraph
多智能体
LLM
AI Scientist-v2 深度解析:当人工智能学会「从零开始做科研」——Agentic Tree Search 如何改写科学发现的游戏规则
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AI Scientist-v2 深度解析:当人工智能学会「从零开始做科研」——Agentic Tree Search 如何改写科学发现的游戏规则
2026-04-12 15:55:06 +0800 CST
view 593
AI Scientist-v2 由 Sakana AI 联合牛津大学等机构研发,于 2026 年正式发表于 Nature,首次实现端到端科研自动化。其核心创新 Agentic Tree Search 让 AI 在 ML 领域生成论文通过 ICLR Workshop 双盲评审,获 6.33 分高于 55% 人类投稿。本文全面解析其系统架构、核心算法与未来方向。
AI Scientist
Sakana AI
Agentic Tree Search
科研自动化
AI Agent
LLM
Nature
River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
编程
River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
2026-05-02 19:05:49 +0800 CST
view 199
深入解析上海交通大学 River-LLM 框架:通过退出层与骨干层共享 KV 缓存,解决早期退出的缓存缺失难题,实现 1.71x-2.16x 推理加速,几乎不损失精度。
LLM
推理优化
KV缓存
早期退出
量化
上海交通大学
Kimi K2.6实测:Claude 1/6价格,原生多模态编码,能吃截图能迭代
编程
Kimi K2.6实测:Claude 1/6价格,原生多模态编码,能吃截图能迭代
2026-04-21 09:50:07 +0800 CST
view 516
Kimi K2.6 code preview实测:原生多模态+Tool Calling+Agent能力,价格为Claude 1/6,适合独立开发者做前端复刻和日常编码辅助
AI
LLM
Kimi
K2.6
模型实测
多模态
Agent
编程模型
独立开发
VibeVoice 深度拆解:微软如何用 LLM+扩散模型重新发明语音合成——从双Tokenizer到90分钟超长对话的全链路技术实战
编程
VibeVoice 深度拆解:微软如何用 LLM+扩散模型重新发明语音合成——从双Tokenizer到90分钟超长对话的全链路技术实战
2026-05-02 22:34:34 +0800 CST
view 237
微软开源VibeVoice深度技术拆解:双Tokenizer架构、LLM对话中枢、Next-Token扩散模型、7.5Hz超低帧率,90分钟多角色对话生成的全链路实战
VibeVoice
语音合成
TTS
扩散模型
LLM
微软开源
LRT 隐式思维链深度解析:当 AI 学会「静默思考」,推理效率提升数十倍的工程革命
编程
LRT 隐式思维链深度解析:当 AI 学会「静默思考」,推理效率提升数十倍的工程革命
2026-04-12 21:54:21 +0800 CST
view 475
深入解读 ICLR 2026 论文 LRT,揭示如何用轻量级推理网络将冗长的思维链压缩为隐式向量,实现推理效率数十倍提升
AI
LLM
推理优化
思维链
ICLR2026
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 168
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 165
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
Karpathy 的 LLM Wiki 深度解析:当知识管理从「解释器」进化为「编译器」——一场关于复利效应的工程革命
编程
Karpathy 的 LLM Wiki 深度解析:当知识管理从「解释器」进化为「编译器」——一场关于复利效应的工程革命
2026-04-13 00:25:08 +0800 CST
view 646
Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 方法论深度解析:从解释器模式到编译器模式的范式转移,复利效应的工程实现,三层架构设计,以及规模化挑战与实践路径。
LLM
知识管理
RAG
Karpathy
Obsidian
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 132
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
编程
MarkItDown 深度解析:微软如何用 118K Star 的 Python 工具重新定义文档转 Markdown 的工程范式
2026-05-04 01:26:09 +0800 CST
view 218
深度拆解微软开源的 118K Star 项目 MarkItDown
Python
Markdown
文档转换
RAG
LLM
Crawl4AI 深度实战:让 LLM 理解网页语义——从声明式数据提取到生产级爬虫架构的完全指南(2026)
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Crawl4AI 深度实战:让 LLM 理解网页语义——从声明式数据提取到生产级爬虫架构的完全指南(2026)
2026-06-04 10:16:48 +0800 CST
view 8
深度解析 Crawl4AI——LLM 友好的开源爬虫框架,通过声明式数据提取和语义理解,将网页数据采集效率提升 300% 以上。
Crawl4AI
爬虫
LLM
异步
RAG
Python
ClickHouse 4亿美元D轮融资深度解析:从OLAP王者到AI数据基础设施的野心布局
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ClickHouse 4亿美元D轮融资深度解析:从OLAP王者到AI数据基础设施的野心布局
2026-04-22 02:18:30 +0800 CST
view 626
ClickHouse完成4亿美元D轮融资,收购Langfuse进军LLM可观测性领域,推出原生Postgres服务。深度解析ClickHouse技术架构、收购战略意义及AI数据基础设施布局。
ClickHouse
OLAP
数据库
AI基础设施
LLM可观测性
Postgres
数据分析
AI量化交易多智能体框架深度解析:从TradingAgents到Qlib,一场颠覆传统量化投资的技术革命
编程
AI量化交易多智能体框架深度解析:从TradingAgents到Qlib,一场颠覆传统量化投资的技术革命
2026-04-22 02:49:55 +0800 CST
view 487
深入剖析TradingAgents、Qlib、VeighNa三大AI量化交易框架的技术架构与实战方法,从多智能体协作到工业级部署,一篇搞定AI量化的核心技术与最佳实践。
AI量化交易
多智能体
TradingAgents
Qlib
VeighNa
Python
量化投资
LLM
TradingAgents 深度解析:63K Star 的多智能体金融交易框架——从架构设计到 LLM 协作的全链路技术实战
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TradingAgents 深度解析:63K Star 的多智能体金融交易框架——从架构设计到 LLM 协作的全链路技术实战
2026-05-04 07:54:03 +0800 CST
view 207
深度解析 63K Star 的 TradingAgents 多智能体金融交易框架,从架构设计、LLM 协作机制、多空辩论到实战部署的全链路技术实战
TradingAgents
多智能体
LLM
量化交易
LangGraph
金融科技
Python
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 334
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
Claude Code 持久记忆实战:从三层压缩机制到 Claude-Mem 的跨会话记忆实现
编程
Claude Code 持久记忆实战:从三层压缩机制到 Claude-Mem 的跨会话记忆实现
2026-04-22 09:32:54 +0800 CST
view 366
深入解析 Claude Code 三层上下文压缩机制的局限,以及开源项目 Claude-Mem 如何通过 SQLite+向量检索双轨架构实现跨会话持久记忆,并探讨记忆插件背后的商业博弈与技术启示。
Claude Code
CIaude-Mem
上下文压缩
AI编程
持久记忆
LLM
向量检索
MarkItDown 深度解析:微软如何用一款工具重塑 RAG 文档处理管线
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MarkItDown 深度解析:微软如何用一款工具重塑 RAG 文档处理管线
2026-04-13 12:25:55 +0800 CST
view 669
微软开源的 MarkItDown 如何统一 PDF、Word、Excel、PPT 等格式转换为 Markdown,成为 RAG 数据预处理的事实标准。
RAG
Python
文档处理
Markdown
微软
OpenAI
LLM
性能吊打Flink、55k星:Pathway如何用Python+Rust重构实时数据处理管线
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性能吊打Flink、55k星:Pathway如何用Python+Rust重构实时数据处理管线
2026-04-13 14:23:16 +0800 CST
view 355
深度解析GitHub 55k星开源项目Pathway,如何用Python+Rust混合架构重构实时数据处理管线,吊打Flink性能,原生支持LLM管道和RAG应用。
Python
Rust
Pathway
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