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第一章:Open-AutoGLM移动端部署概述Open-AutoGLM 是基于 AutoGLM 架构优化的轻量化大语言模型,专为移动设备端侧推理设计。其核心目标是在资源受限的环境中实现高效、低延迟的语言理解与生成能力,适用于智能助手、离线问答和本地化内容生成等…
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第一章:Java 24并发编程的演进与结构化并发的诞生Java 并发编程历经多个版本的迭代,在 Java 24 中迎来了关键性变革——结构化并发(Structured Concurrency)的正式引入。这一特性旨在简化多线程编程模型,提升代码的可读…
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4.3 Langfuse 集成实战:追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用 导语:在上一章,我们已经成功地在本地运行了 Langfuse,并初步领略了其强大的追踪能力。现在,是时候将这项能力应用到我们之前构建的各种 AI 应用中了。本章将是一次聚焦于“集成”的实战演练。我们将分别针…
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下面按具身智能解释框架下的 “认知机制”模型(E-A-O Closed Loop Constraints Governance),把工业场景 AMR(含车端车队人机协作现场规则)当成一个可解释、可诊断、可治理的“认知闭环系统”来拆解。0) 先定“认知机…
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文章目录引言:为什么说以前都在“瞎聊代码”一、什么是 LSP,以及它解决了什么问题1.1 LSP 的基本概念1.2 为什么 LSP 对工程实践如此关键二、大模型 LSP:从文本推理到语义推理2.1 没有 LSP 时,大模型到底在干什么2.2 接入 LSP 之…
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通过HTML表单收集读者对GPU算力服务的反馈信息 在深度学习基础设施日益普及的今天,一个看似不起眼的技术决策——如何获取用户的真实使用体验,正悄然影响着平台的服务质量与迭代效率。许多GPU算力服务商投入大量资源优化集群调度、提升显卡利用率&#…