LLM API

深入探讨如何通过 CUDA 流交织技术消除 LLM 推理中的主机-设备同步瓶颈，提升 PyTorch 解码器模型的生成效率。

深度解析阿里巴巴 2026 年发布的 Qwen3.5 系列模型，涵盖 MoE 混合专家架构、原生多模态技术及企业级部署方案。

Anthropic 正在通过为 Claude 推出专门的插件和智能体（Agent）功能，积极扩大其在企业市场的份额。这些功能针对金融、工程和设计等高价值垂直领域，可能会颠覆传统的 SaaS 行业格局。

Meta 与 AMD 达成的巨额多年期协议标志着 AI 硬件格局的战略转变，旨在摆脱对 Nvidia 的单一依赖，并为下一代“个人超智能”扩展数据中心能力。

本教程将深入探讨如何利用 Agentic AI（智能体 AI）框架，结合 n1n.ai 提供的强大模型接口，实现开源项目文档、测试和代码质量的全面自动化。我们将以 CrewAI 为例，展示如何构建一个自动化的“代码库美化工具”。

本文详细介绍了如何模拟人类大脑的记忆巩固机制，为 20B 参数的本地 LLM 智能体构建一套包含短期、中期、长期记忆的鲁棒存储管线，并最终通过 53 项全量测试。

一名 Meta AI 安全研究员在社交平台分享了 OpenClaw 智能体在处理其收件箱时发生的严重失误，引发了开发者对自主 AI 代理安全性和受控性的深度讨论。

五角大楼领导层就 Claude 在国防背景下的使用限制问题质询 Anthropic，并威胁将其列为“供应链风险”，此举可能重塑大语言模型（LLM）的市场格局。

深入探讨如何在 PyTorch 中通过梯度累积 (Gradient Accumulation) 和分布式数据并行 (DDP) 优化显存使用并扩展 LLM 训练规模。

本指南详细介绍了如何利用 Anthropic 推出的 Claude Code CLI 工具，快速原型化、构建并部署个性化的企业内部应用与自动化脚本。

深入探讨 Agentic Engineering（代理工程）模式，解析如何利用反思、工具调用和多智能体协作构建可靠的 AI Agent，并结合高速 LLM API 实现落地。

本指南详细介绍了如何在 NVIDIA Jetson Orin 平台上部署和优化 PaliGemma、Moondream 等开源视觉语言模型，涵盖 TensorRT-LLM 加速、4-bit 量化以及边缘端推理实战。