llm

从零开始调用大模型：使用 OpenAI SDK 实现歌词生成，手把手实战指南在 AIGC 浪潮席卷全球的今天，大语言模型（LLM）已不再是科研实验室里的“黑科技”，而是每一个开发者都能轻松调用的强大工具。

《PDF解析工程实录》第 12 章｜别让模型贴着墙走：为什么加一圈空白，效果反而更好？点此进入系列专栏先说结论：对于相当多的图像模型，在输入图像四周主动加一圈 Padding（空白边），往往能提升边界区域的识别效果。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-31)生成于：2025-12-31共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示，AI应用开发与工具链整合已成主流热点。项目聚焦于大语言模型的实际部署与能力增强，如pg-aiguide通过MCP服务器优化PostgreSQL代码生成，chatterbox提供开源SOTA级TTS方案。开发者积极构建AI智能体与RAG应用，awesome-llm-apps和anthropics/skills等仓库集结了大量可复现案例，而vllm则持续优化LLM推理性能。同时，private-gpt和TrendRa

【Cursor进阶实战·03】四大模式完全指南：Agent/Plan/Debug/Ask的正确打开方式周末改个功能,给Cursor描述需求后,它疯狂修改了10个文件,结果项目跑不起来了。回滚代码重来,这次小心翼翼地问了个简单问题,它却只讲理论不写代码。

⚙️ AI冲击下的职场新物种：超级个体现在的AI浪潮，与蒸汽机、互联网革命最大的不同，在于它不是“体力替代”，而是“认知替代”。过去：现在：

爱听歌的周童鞋

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 17: Alignment - RL 2学习斯坦福的 CS336 课程，本篇文章记录课程第十七讲：对齐 - RL（下），记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄

牛奶咖啡.854

基于Llama-Factory/Qwen2.5-1.5b自定义数据集LoRA微调实战【PPO/RLHF/训练/评估】目标是整合主流高校效训练微调技术，如增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练、KTO训练、ORPO训练

人工干智能

LLM大模型的付费管理流程（以OpenAI 为例）本文以OpenAI 为例，说明LLM大模型的付费管理流程OpenAI的付费管理核心是以API Key为唯一身份标识，在云服务端完成全链路管控：客户端仅需携带API Key发起请求，无需感知计费细节；云服务端是付费管理的核心枢纽，负责校验付费状态、计量资源消耗、结算费用、管控使用限额；大模型端仅上报算力/资源消耗数据，不直接参与计费规则决策。以下从完整流程视角拆解付费管理的每一个环节，结合前文（OpenAI 的核心架构范式）三层架构的交互逻辑说明：

大语言模型之AI Agent：Multi-Agent架构一、引言在 Agent 系统的构建过程中，随着系统演进，其复杂度往往持续攀升，进而显著增加管理与扩展的难度。典型挑战包括：

量子计算会彻底改变 AI 的运算方式吗？一场关于"量子幽灵"与"硅基大脑"的深夜对话 🎭💻深夜的实验室里，经典计算机的风扇嗡嗡作响，像一位疲惫的老管家在叹息。此时的你，或许正训练着第127个epoch的神经网络，看着loss曲线像蜗牛一样爬行，心里默念："这世上一定存在一条计算捷径！"

Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判在使用RAG辅助LLM完成知识问答任务时，无论检索是否必要或者段落是否相关，不加选择地检索和合并固定数量的检索段落，都会降低LM的通用性，或者可能生成无益的反应。

招牌红烧肉版-深度神经网络本文以 “开餐厅学做招牌菜” 的完整故事，来比喻深度神经网络的整个工作原理，包括：输入层、隐藏层、输出层、反向传播、权重、梯度、学习率等概念。

免费自学 AI？这 10 个 GitHub 宝藏项目就够了！建议收藏本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。如果你也想入门 AI，但不知道该从哪里开始——别担心，这几乎是每个开发者都会经历的阶段。

LLM推理或者思考的一些本质性问题原文为Denny Zhou（Google Deepmind负责人）在Stanford为CS25课程做的一个报告。这篇博客是其笔记。

人工干智能

调用client.beta.threads.runs.create后交由OpenAI云服务器端的处理前文“Run如何撮合需求、能力与流程”中，调用client.beta.threads.runs.create后，任务提交给了OpenAI云服务器端。本文讨论OpenAI云服务器端的处理流程：任务入队、等待调度、状态逐步转换，到最终完成并写入结果并返回给客户端。

《PDF解析工程实录》第 11 章｜图像路线的工程现实：DPI、分辨率和内存炸裂点此进入系列专栏如果你在 PDF 解析里走过图像路线，大概率都经历过某个时刻：一开始我也以为问题出在模型上。

万字RAG综述：大语言模型的检索增强生成大型语言模型（LLM）展示了令人印象深刻的能力，但也遇到了幻觉、过时的知识以及不透明、无法追踪的推理过程等挑战。

风雨中的小七

解密Prompt系列67. 智能体的经济学：从架构选型到工具预算导读：2025年是智能体爆发的一年。然而，随着模型能力的提升，工业界开始反思：盲目增加智能体、盲目增加工具调用次数真的能“大力出奇迹”吗？本文串联两篇Google论文，从宏观的架构选择到微观工具预算感知，探讨如何科学构建Agent系统。

彼岸花开了吗

构建AI智能体：六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用：从置信区间到模型稳定性在我们选择使用一个模型时，我们经常需要评估模型的性能。通常，我们会将数据集分为训练集和测试集，用测试集来评估模型的泛化能力。然而，单次划分的测试集可能不能完全代表模型在未知数据上的表现，特别是当数据集较小的时候。Bootstrap采样是一种强大的统计方法，可以通过重采样来估计统计量的分布，从而更稳健地评估模型性能，其基本思想是通过从原始数据集中随机抽取n个样本（允许重复抽取）形成一个新的数据集，称为Bootstrap样本，然后，我们可以基于这些Bootstrap样本计算统计量（如均值、标准差等）的分布。

一个处女座的程序猿

LLMs之Prompt：Fabric的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略LLMs之Prompt：Fabric的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Fabric的简介1、特点