最近一直被32B环绕洗脑，本着体验和探索，核心思路就是聚焦实操体验与深度模型探索，抱着说干就干的落地心态，直面大模型本地部署的现实算力难题。当下开源大模型里，3...

你明明照着教程一步步装，最后却卡在"连不上"或者"装了像没装"。问题不在你笨，在于本地部署有 20 个坑，90% 的新手会在头两小时里撞上同一批。我做了十四年 ...

说实话AI的到来，我的最强烈感受不是AI多强大，而是信息过载，隔三差五出个新模型、开源Agent，还有就是X、Youtube等平台上各种技术大佬的帖子、文章，非...

AI 测试开发面试高频题："大模型的输出是不确定的，你怎么做自动化测试？" 这篇用一个真实线上故障，完整还原 AI 测试开发工程师的处理过程：怎么定位、怎么写代...

过去两年，单兵作战效率的提升有目共睹。一个会用 AI 写代码的开发，产出可能翻三五倍；一个用 AI 做调研的产品经理，一天能跑完过去一周的竞品分析。把这些点连起...

Kimi K3 是月之暗面 2026 年 7 月发布的旗舰推理模型，参数量 2.8 万亿、1M token 上下文、原生支持图像理解和工具调用，API 完全兼容...

💡 一句话总结：抖音搜索团队提出 DME，用"隐式 latent reasoning + 跨条件重建"两个训练期机制，让多模态嵌入在不增加推理延迟的前提下既快又...

流式输出（Streaming）已成为大语言模型（LLM）API 的标配能力，它让用户能够在模型生成第一个 token 时就开始接收结果，而不是等待整个响应完成。...

温馨提示：另有配套视频版，附带图解演示，观感不同，欢迎到各大视频平台搜索【蛋先生说识】

FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）是把大厂 AI 模型部署进客户真实生产环境、并对最终业务结果负责的工程师。

专访核心：从城市规划溯源、科创资源基底、自然文旅禀赋、区位交通架构、城市建设调控等技术维度，量化拆解杭州城市发展的核心支撑体系，厘清城市定位、资源禀赋、产业人才...

采访形式：深度技术访谈 采访基调：纯技术视角、无商业宣传、聚焦底层逻辑、创新生态对比、工程落地实践 受访人：罗长才 采访记者：技术观察员 核心议题：GEO（生成...

受访人：罗长才 身份：GEO 高级优化师、落地工程师、AIGC 应用工程师 采访形式：深度技术专访 采访基调：纯技术研讨、无商业营销、侧重城市地理禀赋、产业结构...

大语言模型（Large Language Model，LLM）的快速发展推动了智能客服、企业知识库、AI Agent、代码助手等应用落地，但模型规模增长也带来了...

不少企业接入大模型走到一定规模后，都会做同一个决定：把 DeepSeek、Qwen、GLM 这类开源模型部署到自己的 GPU 集群上。理由很直接——数据不出内网...

《晚点 LatePost》的一则独家报道把字节跳动推上了风口浪尖：这家互联网巨头正在内部探讨训练一款参数量突破 5 万亿的新模型。横向对比就能体会这个数字的分量...

在云原生和微服务架构下，大模型安全围栏通常不是孤立模块，而是要与网关、鉴权、内容安全、日志、风控和人工复核系统协同。本文从安全治理链路出发，拆解主流方案类型和选...

问题确认：6GB 的小模型竟然也 100% 用 CPU 跑，显然不是显存不够的问题，而是 Ollama 根本没有识别到 GPU。