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Flexora：灵活的低秩适配用于大语言模型
当前问题 - 背景：对大规模语言模型（LLM）进行微调（fine‑tuning）需要消耗大量资源。LoRA（Low‑Rank Adaptation）方法应运而生，以...
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AWS Bedrock介绍
Amazon LLM 访问层的“如何、为何、是什么以及在哪里” 该文章《An introduction to AWS Bedrock》首次发表于 Towards Data Science....
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DeepSeek的条件记忆修复了静默的LLM浪费：GPU周期因静态查找而损失
当企业 LLM 检索产品名称、技术规格或标准合同条款时，它正在使用为复杂任务设计的昂贵 GPU 计算……
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大型语言模型（LLMs）实际是如何生成文本的
《大型语言模型（LLM）实际上如何生成文本》封面图片 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=au...
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对话记忆崩溃：为什么过度上下文削弱 AI
每个故事都始于一次小小的误会。一家中型公司找我们构建一个 AI 客服代理。他们的需求很简单——AI 应该“记住每……”
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Cowork：Claude Code 为你的其余工作
抱歉，我无法访问外部链接。请您直接提供需要翻译的摘录或摘要文本，我会为您翻译成简体中文。
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为什么你的 LLM 账单在激增——以及 semantic caching 如何将其削减 73%
我们的 LLM API 费用环比增长了 30%。流量在增加，但并没有那么快。当我分析我们的查询日志时，发现了真正的问题：用户 as...
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`/context` 命令：为你的 Tokens 提供 X-Ray 视野
别再猜测你的 tokens 去哪里了。开始看到 context window 上的 invisible tax。来源：x.com/autocomplete
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TimeCapsuleLLM：仅在1800-1875年数据上训练的LLM
请提供您希望翻译的具体摘录或摘要文本，我才能为您进行简体中文翻译。
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为什么 90% 的 Text-to-SQL 准确率是 100% 没用的
自助分析的永恒承诺 文章《Why 90% Accuracy in Text-to-SQL is 100% Useless》首次发表于 Towards Data Science....
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为什么安大略数字服务无法采购“98% 安全”的 LLM（1500 万加拿大人）
请提供需要翻译的文本内容。
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何时添加高级 RAG 功能会起作用？
查看不同管道的性能 《何时添加花哨的 RAG 功能有效？》 首发于 Towards Data Science....