近日，一篇关于构建基于大语言模型（LLM）的智能体系统的实践框架引发业内关注。该框架提出以评估为核心的开发方法论（Evaluation-centric Development），为AI智能体的研发提供了系统性指导。文章深入探讨了如何通...

近日，一篇技术文章指出，当前在处理大语言模型（LLM）的工具调用（MCP工具）时，常见的做法是将工具的输出结果重新输入到LLM中，并询问LLM下一步操作。然而，这种做法在扩展性上存在明显不足。相比之下，采用代码编...

近日，一位长期使用大语言模型（LLM）的资深用户在个人博客中分享了他的使用心得。尽管生成式LLM（如GPT系列）在业界引起广泛关注，但该作者表示自己并不频繁使用这类模型。相反，他更倾向于将LLM应用于特定场景，如...

Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，...

图灵公司最新发布的《最大化您的LLM投资回报率》白皮书揭示了影响大型语言模型（LLM）实际应用效果的关键因素。研究表明，模型性能不足往往并非源于算力限制，而是由训练目标偏差、评估体系缺陷和优化策略缺失等隐形...

Langfuse，作为Y Combinator W23的一部分，宣布推出开源追踪和工作流技术，旨在提升大型语言模型（LLM）应用程序的性能和可靠性。Langfuse提供了一个全面的解决方案，为开发者在LLM应用开发中提供详细的追踪和工作流...

Laminar是一款新发布的开源工具，旨在为LLM应用提供类似于DataDog和PostHog的功能，所有代码均用Rust编写。该项目的目标是简化数据监控和分析过程，为开发者提供更强大的支持。通过Laminar，用户可以轻松集成数据跟...

Praison AI是一个低代码，集中式框架，旨在简化多代理系统的创建和协调，以便于各种LLM应用。该框架利用其他代理框架，具有易于使用，定制和人-代理交互等特点。Praison AI的主要优势在于其将复杂的多代理系统开发流...