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当前的“LLM 智能”,是来自模型突破,还是工程堆砌?

编者按: 推理模型的"推理能力"飞跃,究竟是模型本身的进步,还是工程编排的巧妙包装? 我们今天为大家带来的这篇文章提出了一个尖锐的观点:所谓"推理模型"的突破,本质上并非模型智能的根本性提升,而是通过工具调用与流程编排对模型能力停滞所做的工程性补偿。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在执行任务时严重依赖 Python 沙箱、API 调用等外部工具的现象,揭示出大语言模型在代码生成与语义理解上的深层瓶颈。作者指出,OpenAI 正从基础研究转向应用变现,其推出的 ChatGPT Apps、Atlas 浏览器等产品,反映的不是技术突破,而是对模型能力停滞的策略性回避。文章进一步探讨了行业面临的两种路径选择:一是在现有架构上不断优化 pipeline 系统,追求短期收益;二是直面 Transformer 架构的根本缺陷,投入高风险、长周期的基础架构创新。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Mani Doraisamy 编译 | 岳扬 01 工具使用(tool use)是如何成为难题求解的替代方案 当 OpenAI 于 2024 年 4 月发布 o1,并称...

测试 LazyLLM 的工程化落地能力:从开发者体验与生产环境需求

引言:LazyLLM 的概述 在人工智能应用开发领域,构建高效的多Agent系统已成为开发者关注的焦点。LazyLLM,由商汤科技(SenseTime)旗下的LazyAGI团队开发,是一个一站式开发工具包,旨在简化AI应用的整个生命周期。它涵盖了从应用搭建、数据准备、模型部署、模型微调到评测等多个环节,帮助开发者以极低的成本构建和迭代AI应用。LazyLLM的核心优势在于其模块化设计,支持在线和离线模型的集成,能够无缝对接多种大语言模型(如SenseNova、OpenAI、智谱等),并提供丰富的工具链来处理RAG(Retrieval-Augmented Generation)、Agent系统和多模态功能。 作为一款开源工具(托管于GitHub),LazyLLM强调易用性和灵活性。它支持Python环境下的快速安装,并提供Docker镜像以实现开箱即用。同时,通过命令行工具和Web模块,它降低了从原型开发到生产部署的门槛。LazyLLM 的设计理念是“懒惰但高效”——让开发者专注于业务逻辑,而非底层基础设施。这使得它特别适合中小企业或独立开发者,在资源有限的情况下快速上线AI应用。 本...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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