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模型与基础设施
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Context Language Models 与上下文压缩:应该如何试点?
智能体应该自行编辑上下文吗?比较 CLM 与上下文压缩,核查实际运行框架和许可,并测试关键事实丢失、缓存残留与恢复能力。
LiteLLM Lens:用 SQL 与 API 分析智能体 Trace
从查看单次运行转向调查重复问题:理解 LiteLLM Lens、ClickHouse SQL、安全 API 访问,以及从证据到回归测试的完整路径。
SmythOS Studio 自托管指南:Docker、成本与部署边界
在自己的基础设施上运行采用 MIT 许可证的可视化智能体构建器。基于源码梳理 Docker 安装、实际成本,以及从本地演示走向公开服务所需的检查。
DeerFlow 2.0:Docker 部署、沙箱与记忆机制
不止于发布介绍:配置 DeerFlow Docker 环境,理解共享沙箱,排查记忆问题,并为生产部署建立验收标准。
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AnyJev:LLM 概率校准与选项顺序偏差
深入分析 AnyJev:稳定答案为何不等于校准概率,0.2.0 改变了什么,以及如何用保留数据验证真实路由任务。
完整文章目录
- Context Language Models 与上下文压缩:应该如何试点?
- LiteLLM Lens:用 SQL 与 API 分析智能体 Trace
- SmythOS Studio 自托管指南:Docker、成本与部署边界
- DeerFlow 2.0:Docker 部署、沙箱与记忆机制
- CLM-8B 自托管:vLLM、动作缓存与验证器
- AnyJev:LLM 概率校准与选项顺序偏差
- LiteAgents SDK:逐轮模型路由、安装与迁移指南
- mcp-memory-service:让 Claude Code 与 Cursor 共享持久记忆
- Claude Opus 5.5 使用指南:适用场景、提示词与思考强度
- Laya 与 Jev 的企业应用:6 个实用工作流
- Laya vs Jev:基准结果与 AI 创业护城河
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