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多 Agent 协作，效果如何评估？
编者按： 在构建基于大语言模型的应用时，你是否遇到过这样的困扰：多个 AI Agent 协同工作时，如何确保它们的表现符合预期？如何有效监控它们之间的互动质量？这些问题不仅影响着产品的性能，更直接关系到用户体验的好坏。
为什么大语言模型难以处理长上下文？从 Transformer 到 Mamba
编者按： 大语言模型真的能像人类一样高效处理海量信息吗？我们今天为大家带来的这篇文章，作者揭示了大语言模型在长上下文处理中的技术挑战与未来发展路径。
解锁 AI 潜力：AI 在销售领域的应用案例 (非 Chatbot)
编者按： 在人工智能技术日益普及的今天，企业如何有效地利用 AI 创造价值，而不仅仅停留在开发 Chatbot 的层面？我们今天为大家分享的这篇文章，作者的观点是：企业应该将 AI 应用于解决具体的业务问题，而不是仅仅追随 AI Chatbot 的潮流。
我从 2024 年的 LLM 应用开发实践中学到了什么？Part 1
编者按： "为什么明明选择了最先进的大语言模型，构建的 AI 产品却总是无法达到预期效果？" —— 这大概是今年众多技术团队都在苦恼的问题。从选择合适的商业场景，到组建专业团队，再到技术架构设计，每一步都充满挑战。一个错误的决策，可能导致数月的努力
Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值
编者按： 企业在引入生成式 AI 时，是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区，如何真正发挥 AI 的价值潜力？
LLM 分布式训练六大关键技术介绍
编者按： 本文聚焦于分布式去中心化神经网络训练技术，作者系统阐述了在大规模模型训练中提高硬件使用效率的创新方法。
从 Llama 1 到 3.1：Llama 模型架构演进详解
编者按： 面对 Llama 模型家族的持续更新，您是否想要了解它们之间的关键区别和实际性能表现？本文将探讨 Llama 系列模型的架构演变，梳理了 Llama 模型从 1.0 到 3.1 的完整演进历程，深入剖析了每个版本的技术创新，还通过实际实验对比了 Llama 2 和 Llama
AI 像人一样操控电脑：多模态 AI Agents 和屏幕交互新范式
编者按： 未来我们与计算机的交互方式将发生怎样的变革？当 AI 能像人类一样自如地操控电脑和手机，我们的工作方式会有什么改变？
Llama 3.2 Vision & Molmo：多模态开源生态系统基础
编者按： 视觉功能的融入对模型能力和推理方式的影响如何？当我们需要一个既能看懂图像、又能生成文本的 AI 助手时，是否只能依赖于 GPT-4V 这样的闭源解决方案？
怎样在 10k 个 H100 GPU 上训练模型？
编者按： 怎样在 10,000 个 H100 GPU 上训练大模型？如何充分利用每一块 GPU 的算力？如何在这个复杂的 GPU 网络中高效传递数据？当不可避免的硬件故障发生时，又该如何快速恢复训练进度？我们今天为大家带来的文章中，作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策
RAG vs 长上下文 LLMs：谁主沉浮？
编者按：随着大语言模型（LLMs）的上下文窗口不断扩大，您是否开始思考：我们还需要花费大量时间和资源来构建复杂的检索增强生成（RAG）系统吗？
对 AI 产品定价模式的新思考：基于人数 or 工作量？
编者按：传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品？我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出：AI 产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式。
快速理解 GraphRAG：构建更可靠、更智能的 Chatbot
编者按：传统的检索增强生成（RAG）技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗？
化“腐朽”为“神奇”：5 种 RAG 优化技术应对千奇百怪的 Query
编者按：您是否曾经遇到这样的情况：明明构建了一个功能强大的 RAG 系统，但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”？这是许多 RAG 应用开发者面临的共同挑战。
从工程师视角看 “Multi-Agent as a Service (MAaaS)”
编者按：目前 AI Agents 在各行各业的应用前景广阔，越来越多的企业开始尝试部署 AI Agents ，然而如何在企业生产环境中有效部署和管理 AI Agents，是工程师们面临的一大挑战。你是否曾面临这样的困惑：如何确保 AI Agents 在生产环境中稳定可靠地运行？如何
理性看待、正确理解 AI 中的 Scaling “laws”
编者按：LLMs 规模和性能的不断提升，让人们不禁产生疑问：这种趋势是否能一直持续下去？我们是否能通过不断扩大模型规模最终实现通用人工智能（AGI）？回答这些问题对于理解 AI 的未来发展轨迹至关重要。
相同的 LLM 在「不同 GPU 上」会产生不同输出？为什么？
编者按： 在大语言模型(LLMs)的部署及其相关的算力扩容过程中，更换 GPU 是否也可能会对模型的输出产生重大影响？这个问题的答案对于确保 LLMs 在不同硬件环境下的一致性和可靠性至关重要。
Mistral AI vs. Meta：两大 Top 开源模型的对比
编者按： 随着大模型的不断升级和参数量的持续扩大，越来越多人开始重视大模型存在的硬件资源要求高、碳排放量较大等问题。如何在保持模型性能的同时，降低计算成本和资源消耗，成为了业界一个迫切需要解决的问题。
微调语言模型前，需要考虑这三个关键方面
编者按：随着大语言模型(LLM)的迅速发展，越来越多团队希望针对特定领域进行模型微调。但是实践运用中总是存在一些困难，直接应用并不总是能达到理想效果。
