人工智能技术文章
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- 本地大模型量化后回答变慢怎么区分显存和上下文瓶颈
- 本地大模型量化后变慢，不一定是量化本身造成的。本文用显存峰值、首 token 延迟、生成 token/s 和上下文长度的对照实验，区分权重显存压力与 KV Cache 上下文瓶颈，并比较 4/8 bit、缓存卸载和量化缓存的选择。
- 科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 人工智能 · 性能排查 · 本地推理 model quantization KV Cache 433浏览 收藏
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- LoRA 微调数据集里为什么要保留一致的对话格式
- LoRA 微调效果不只取决于 rank 和学习率，训练样本的角色、模板、结束标记与推理入口也必须保持一致。本文用 messages 示例说明如何固定这份格式契约。
- 科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 人工智能 · LoRa 微调数据集 对话格式 chat template messages 426浏览 收藏
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- OpenAI File Search 元数据过滤怎样缩小检索范围
- OpenAI File Search 可以在 vector store file 上写入 attributes，再用 file_search.filters 通过 eq、and、or、in 和数值范围条件缩小检索范围。本文用租户、语言和年份示例说明字段设计、复合过滤以及空结果排查。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 人工智能 · OpenAI Attributes 元数据过滤 Responses API File Search vector store 426浏览 收藏
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- 图像输入的说明文字和图片内容冲突时如何设计提示
- 图像问答不稳定，常常不是模型不会看，而是说明文字和视觉证据没有分层。本文给出冲突分类、证据优先级、结构化输入和人工复核的实用提示设计。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 404浏览 收藏
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- RAG 切块与引用定位怎么配置或排查
- 从文档结构、token预算、重叠窗口和稳定元数据四个方面，说明RAG切块与引用定位的配置方法、排查顺序和常见误区。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | rag · chunk overlap chunk_id RAG切块配置 RAG引用定位 offset mapping 404浏览 收藏
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- Tokenizer 左填充和右填充应该怎么选
- 按 decoder-only 生成、训练、encoder-only 和 encoder-decoder 任务拆解 Tokenizer 左右填充选择，并说明 attention_mask、pad_token 与标签屏蔽。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 399浏览 收藏
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- AI 输出 JSON 偶尔多出 Markdown 围栏怎么做容错解析
- 模型输出 JSON 偶尔带有 Markdown 围栏时，先判断拒答和截断状态，再只清理首尾围栏，最后用 encoding/json 解码并执行字段级业务校验。
- 科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 398浏览 收藏
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- 提示词缓存动态字段怎么配置或排查
- 本文以 Hugging Face Transformers 的 DynamicCache 为例，说明提示词缓存动态字段的配置边界，覆盖 use_cache、past_key_values、迭代对话、窗口上限、回滚、显存排查以及切换 StaticCache 的判断方法。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 人工智能 · 性能排查 · 提示词工程 · 提示词缓存动态字段 DynamicCache KV缓存 Transformers缓存 past_key_values use_cache StaticCache 397浏览 收藏
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- Hugging Face Responses API 怎么同时发送文本和图片输入
- Hugging Face Responses API 可以在同一个 input 数组中组合 input_text 与 input_image。本文用 Python 和 OpenAI SDK 说明请求结构，并按令牌权限、模型路由、图片 URL 和输出字段拆解常见失败原因。
- 科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 392浏览 收藏
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- reranker 召回评估怎么配置或排查
- 围绕真实初筛候选集配置 reranker 评估，说明 positive、negative、documents、candidate_k、rerank_k 的边界，并用 MRR@10、nDCG@10、MAP 对比基线与重排结果，定位召回、截断和分数解释问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | Reranker 388浏览 收藏
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