Llama-3

深入探讨如何使用 Llama 3 和 vLLM 部署生产级 LLM 推理服务器，涵盖硬件显存计算、网络拓扑架构及生产环境优化策略。

深入探讨本地大语言模型（LLM）的显存计算方法，解释为什么模型权重只是冰山一角，并详细对比 Llama 3 与 Gemma 2 的 KV 缓存需求。

Meta 正式在全球范围内面向 WhatsApp Business 用户推出 AI 智能体，并引入了重大的商业模式转变：将传统的按对话计费模式转变为基于 Token 使用量的计费模式，这标志着企业级即时通讯进入生成式 AI 时代。

Meta 对 Assured Robot Intelligence 的战略收购标志着其向具身智能（Embodied AI）和视觉-语言-动作（VLA）模型的重大转型，旨在弥合数字大语言模型与物理人形机器人之间的鸿沟。

深入了解 KVQuant 如何通过 4-bit KV 缓存量化技术将 LLM 内存占用降低 4 倍。本文详细介绍了 LLaMA-70B 如何在消费级硬件上实现低损耗运行，并提供代码实现指南。

本教程详细介绍了如何利用 WebGPU 和 WebLLM 技术，在浏览器本地运行 Llama-3 模型，构建一个完全私密的个人健康档案（PHR）分析助手，确保医疗数据不离开用户设备。

深入探讨如何通过将内容优化平台从 GPT-4 Few-shot 提示工程迁移到微调后的 LLaMA 3 LoRA 适配器，实现 30% 的转化率提升并大幅降低 Token 成本。