人工智能技术文章
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- Hugging Face Datasets map batched 返回长度不一致时怎么定位
- 围绕 Hugging Face Datasets 的 map(batched=True) 讲清返回列长度契约、remove_columns 的作用和最小诊断方法，帮助定位预处理函数中的扩行与错配问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 213浏览 收藏
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- Gemini API 显式 Context Caching 怎么验收：cachedContents、TTL 与命中统计
- 重复把长文档或系统提示词发送给 Gemini API 时，可以用显式 Context Caching 保存公共上下文，再通过 cachedContents、TTL 和 usage.total_cached_tokens 验证缓存是否真的生效。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | API · gemini · AI工程 · 生成式AI Gemini API Context Caching cachedContents 209浏览 收藏
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- vLLM 连续批处理下的显存与吞吐取舍
- vLLM 连续批处理并不是并发越高越快。本文从模型权重、KV Cache、序列数和批次 token 预算出发，给出显存与吞吐的调参顺序、压测方法和生产降级路径。
- 科技周边 · 人工智能 | 5天前 | 209浏览 收藏
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- MCP把工具失败写入结构化错误结果的实现方法
- MCP 工具遇到业务失败时，应在正常工具结果中设置 isError，并把可行动信息放进 content；只有协议层故障才返回 JSON-RPC error。本文用 TypeScript 示例说明结构化错误的设计边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 错误处理 · mcp · 工具调用 · AI工程 · MCP工具错误 isError structuredContent CallToolResult JSON-RPC错误 208浏览 收藏
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- RAG 检索结果太多时怎么做去重和上下文预算
- RAG 检索结果过多时，不要只调小 top_k。本文拆分候选去重、重排、上下文压缩与预算装箱，给出可落地的选择规则、Python 示例和四项排查指标。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · rag · RAG 上下文预算 retrieval context 检索去重 207浏览 收藏
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- ONNX 导出怎么声明动态批次和动态长度
- 介绍 PyTorch ONNX 导出时如何用 dynamic_shapes 和 torch.export.Dim 声明动态批次、动态序列长度，并比较现代 dynamo 导出器与 legacy dynamic_axes 的选择边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 206浏览 收藏
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- Tokenizer padding_side 影响批量生成的对齐
- 说明 decoder-only 模型批量生成时 padding_side 为什么应设为 left，并结合 input_ids、attention_mask 和生成起点排查对齐问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 206浏览 收藏
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- AI 工具调用失败怎样设计可重试错误
- AI 工具调用不应把所有失败都重试。本文从参数校验、限流、超时、服务过载和业务拒绝五类场景出发，设计错误分类、指数退避、重试预算、幂等键与最终兜底。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 203浏览 收藏
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- Gemini 3 函数调用为什么要回传 thoughtSignature：Go 多轮工具链的顺序核对
- Gemini 3 的函数调用不是拿到 functionCall 就结束：多轮请求必须保留模型返回的 thoughtSignature，并按原顺序回传模型步骤与工具结果。本文用 Go 拆解一次天气工具调用的状态流、签名保存和失败核对。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | go · 人工智能 · Go 函数调用 工具链 Gemini 3 thoughtSignature Interactions API 202浏览 收藏
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