LLM-API

本指南深入探讨 vLLM 的核心架构、PagedAttention 算法、生产环境部署策略以及如何通过参数调优实现 20 倍以上的推理吞吐量提升。

Anthropic 在 2026 年迎来了首个重大企业级合作伙伴——全球保险巨头安联保险（Allianz）。双方将共同开发自主 AI 代理，并由 Anthropic 提供 Claude 的核心代码访问权限，开启了“透明 AI”的新纪元。

Meta 与 TerraPower、Oklo 和 Vistra 达成战略协议，计划到 2035 年获取 6.6 吉瓦核能，以支持其庞大的人工智能基础设施和 Prometheus 超级集群项目。

深入探讨 CES 2026 的硬件突破，包括 NVIDIA 下一代 GPU、AMD Ryzen AI 的进展，以及由 n1n.ai 驱动的软件生态系统。

深入探讨高级上下文工程（ACE）的核心概念。学习如何通过结构化剧本和自我改进的工作流，利用 n1n.ai 提供的 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等模型构建高性能 AI 应用。

Ars Technica 的最新报道揭示了 ChatGPT 及其他大语言模型在处理第三方数据时存在的严重安全漏洞。这种“间接提示词注入”攻击可能导致用户隐私大规模泄露，引发了业界对大模型架构安全性的深层忧虑。

本文深入探讨了如何通过上下文检索（Contextual Retrieval）、混合搜索和自动知识扩展技术，解决 RAG 系统中的“上下文盲区”问题，实现生产级的准确率提升。

深入探讨 NVIDIA 在物理 AI 领域的最新突破，分析 Cosmos Reason 2 如何将高级因果推理与机器人技术及视觉-语言-动作 (VLA) 模型相结合。

本文详细介绍了如何在不依赖云端 API 的情况下，利用 C#、Semantic Kernel 和 Ollama 在本地构建高效的检索增强生成 (RAG) 系统，确保企业数据隐私与成本控制。

深入探讨为什么基于 HNSW 的向量数据库在规模扩大时会丢失精度，并学习在生产环境中保持 RAG 系统高召回率的技术策略。

深入分析 Fly.io 推出的全新 Sprites.dev 平台，探讨其如何填补交互式开发者环境与程序化 API 驱动沙箱（用于 LLM 代码执行）之间的鸿沟。

据报道，OpenAI 正在要求其外包员工上传过去工作中的实际产出，以训练和评估其即将推出的自主 AI 智能体（AI Agents），同时将数据脱敏的责任完全交给员工。