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2025-10-21 talkingdev

生产级RAG系统实战:处理超500万文档的经验总结

在构建面向Usul AI和企业客户的大规模检索增强生成(RAG)系统过程中,开发者处理了超过1300万页文档的实践经验揭示了关键洞见。初期使用Langchain和LlamaIndex框架虽能快速验证概念,但在实际生产环境中处理海量数...

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2025-10-02 talkingdev

谷歌发布Tunix:基于JAX的LLM后训练工具库,加速大模型生产部署

谷歌开发者博客最新推出开源项目Tunix,这是一个基于JAX框架原生设计的专业化工具库,致力于简化大型语言模型从预训练到完全对齐、生产就绪的完整流程。该库为开发者提供了一套全面且友好的工具集,支持大规模模型对...

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2025-10-01 talkingdev

Anthropic提出AI代理上下文工程新范式:突破有限上下文窗口的智能管理策略

人工智能安全研究公司Anthropic最新发布了关于AI代理上下文工程的技术实践报告。该研究聚焦于在有限上下文窗口内优化令牌分配的核心挑战,提出通过系统指令、工具配置、数据筛选和对话历史的精准协同,实现推理效果...

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2025-08-21 talkingdev

carsales与Thoughtworks合作:卓越工程实践如何将AI愿景转化为生产现实

在人工智能项目实施过程中,算法本身很少成为失败的主要原因,真正的挑战往往来自工程实践层面。澳大利亚领先汽车交易平台carsales在开发AI Model Finder——一款基于用户生活方式和偏好推荐车辆的智能工具时,深刻认...

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2024-07-15 talkingdev

人工智能工程遇见Agent工程

OpenAI的董事会主席Bret Taylor向大家介绍了他的公司Sierra中的一个新角色——Agent工程师。根据一篇新的博客文章,该角色是由Sierra团队内的一位前辈担任,他们将Agent工程视为人工智能工程中的新学科。随着AI技术的...

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2023-10-12 talkingdev

人工智能工程师峰会报告:演示转化为产品是真正的挑战

人工智能工作的困难在于必须处理非确定性的输出。开发人员每次运行他们的代码时,都会得到不同的结果。评估人工智能应用中的代码是困难的。这些问题是本周初次举行的人工智能工程师峰会的主题。本文包含了从峰会中获...

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