大模型工程

昨日，两位来自 OpenAI 及前微软的 AI 产品一线从业者——Aishwarya Naresh Reganti 与 Kiriti Badam，在 Lenny 的播客节目中深入分享了他们在超过 50 个 AI 产品落地项目中的实践经验与教训。 这些经验源于反复的试错与总结。播客主持人 Lenny 提炼出一个核心观点：痛苦是新的护城河。 两位嘉宾均具备深厚的…

十个可直接复制粘贴的模式，用 FastAPI 向浏览器推送数据——顺滑、安全、低延迟。 用 FastAPI 构建实时看板。十种流式模式——SSE、WebSocket、NDJSON、chunked responses、backpressure、fan-out、caching 和 security——配套可运行代码。 看板不是被“一次刷新”杀死的，而是死于无数个…

知名开源项目OpenEvolve的作者Asankhaya Sharma在一篇长文中，揭示了关于70M参数小模型的几个关键发现： 首先，模型的具体架构选择其重要性被高估，相比之下，模型的“形状”——即深度与宽度的配比——更为关键。 其次，小模型的层数选择存在明显的“玄学”现象：12层、32层和64层的模型表现优异，而16层、24层和48层的模型则效果不佳，其中…

这已经不再是语法的问题。 如果到了 2026 年你还在学新的 Python 语法，你不是卡住了——你是在拖延。 刻薄吗？也许。 是真的吗？绝对。 大多数中级 Python 开发者不是因为不够懂 Python 而失败。 他们失败，是因为还在用新手的思维……只是写得更快。 过去 4 年多里，我审阅过上百个 Python 代码库——创业项目、内部工具、“在我机器上…

最近，Claude Code 的流行不仅源于其作为“Vibe编程神器”的体验，更在于它正在重塑智能体的开发范式。过去那种依赖胶水代码或拖拽式构建的、面向过程的传统智能体，正面临被一种全新模式的挑战：这种模式只需开发者描述目标结果，然后交由智能体通过持续循环运行来达成目标。 Claude Code 配合其恰到好处的插件与技能机制证明，一个优秀的编程智能体，本身…

关键词： MLIR 、Nanokernels 、 Microkernels 、Matmul、Vectorization、Compiler 超微内核（Nanokernel） 指寄存器级别的最小计算单元，专为特定硬件指令集优化，可作为可组合的、目标无关的编译器 IR 到目标特定指令的 kernel。 论文标题：Library Liberation: Compet…

30B的小模型，竟然在重量级Agent基准测试上，超越了万亿参数的Kimi K2T？ MiroThinker v1.5的开源，似乎正在悄然改写行业长久以来对参数规模的迷信。这不仅仅是一次模型迭代，其背后以“交互深度”为核心的训练思想，可能正在定义Agent发展的新范式。 L3的影子 过去几年，AI性能的提升主要围绕两个轴心：数据规模与上下文长度。然而到了20…

面向企业生产的、成本优化且全链路可观测的 GraphRAG 操作系统 Agentic GraphOS | 生产可用 · 多智能体 · 思维速度级扩展 本文将从零开始，完整介绍如何构建一套可投入生产的知识图谱系统——GraphOS。你将了解如何架构一个多智能体平台，智能地将查询路由到最具性价比的检索策略，在保持研究级准确率的同时实现 30–50% 的成本优化。…

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 正成为开发者的新宠。这种“只需聊一聊，AI 就能把功能写出来”的体验，极大地提升了简单任务的开发效率。 然而，当我们将目光转向实际的复杂系统，特别是 AI 基础设施（AI Infra）领域时，Vibe Coding 往往会陷入“水土不服”的困境。 总结下来，主要有三方面问题： 上下文丢失：对话历…

为什么说它是 Agentic AI 真正“能干活”的关键 导语｜为什么你的 Agent “看起来很聪明，却干不了事”？ 许多开发者在初次构建 AI Agent 时，常会遇到一个典型困境： 👉 模型本身能力很强，擅长推理与对话，但一旦接入真实业务场景就频频“卡壳” 其根本原因往往不在于模型本身，而在于——未能真正理解并构建起 Agent Skills（智能体技…