大模型架构

深入探讨如何为自主 LLM 代理构建持久化记忆系统，涵盖架构设计、技术实现细节以及在生产环境中的核心教训。

据报道，亚马逊正就向 OpenAI 投资 500 亿美元进行深度谈判。这一举动可能彻底改变云服务与 AI 行业的权力动态，同时也对其与 Anthropic 的现有合作关系提出了挑战。

深入分析中国开源大语言模型（LLM）领域的架构突破，探讨除 DeepSeek 之外，Qwen、Yi 和 InternLM 等模型的独特技术路径。

深入探讨如何利用 vLLM、LiteLLM 和 SOLV Stack 实现 AI 技术栈解耦，从本地实验迈向企业级私有化 AI 基础设施。

本文深入探讨 Differential Transformer V2 的核心原理，分析其如何通过消除注意力噪声来提升模型性能。对于通过 n1n.ai 调用 LLM API 的开发者而言，这是优化应用的关键。

随着地缘政治格局的演变，欧洲正加速构建自己的 AI 生态系统，旨在复刻 DeepSeek 的高效率并挑战 OpenAI 的主导地位。

维基媒体基金会正式与多家科技巨头签署协议，通过 Wikimedia Enterprise API 提供结构化、高可靠性的维基百科内容访问，旨在提升大模型训练与实时检索的质量。

英伟达首席执行官黄仁勋宣布，下一代 Vera Rubin 芯片已进入全面投产阶段。该芯片旨在大幅降低 AI 模型训练与推理的成本，进一步巩固英伟达在集成计算平台领域的领先地位。

深入探讨 Mosaic 库如何通过分布式注意力分片（Sharding Attention）技术，解决 15 万超长序列在 Transformer 模型中的显存瓶颈问题。

深入探讨 Transformers v5 分词器 (Tokenization) 的革命性变化，包括增强的模块化设计、更快的性能以及针对现代大语言模型工作流的简化集成方案。