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VLLM部署Llama-4优化推理速度与降延迟
企业团队在将 Llama-4 投入生产环境时，往往会面临吞吐量瓶颈与首字延迟过高的双重挑战。庞大的参数量和复杂的注意力机制让传统部署方案捉襟见肘。针对核心痛点，探讨 VLLM部署Llama-4模型如何优化推理速度并降低延迟 成为工程团队的必修课。本文将跳过基础的安装步骤，直接切入核心显存管理、动态批
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大模型 API 适合哪些业务场景：从 Anthropic 自己公布的 17 个真客户里看出来的规律
我刚把 Anthropic 官网 claude.com/customers 这页从头到尾翻了一遍。这页是 2026 年 5 月的现状，列着十几家正式公布姓名的客户和他们用 Claude API 在做的事——Notion、Slack、Figma、HubSpot、Pendo、Vapi、Rogo、Opus
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国内如何使用 OpenAI Codex CLI：完整配置指南
发布日期：2026-05-18 | 适用版本：Codex CLI v0.130.0（2026-05-08） 文章摘要 核心定义：OpenAI Codex CLI 是 OpenAI 于 2026 年开源的终端 AI 编程智能体（GitHub 83,
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Vibe Coding 完整教程：从入门到进阶工作流
发布日期：2026-05-17 | 适用工具：Claude Code、Cursor、Lovable、Google AI Studio 核心定义：Vibe Coding 是由 Andrej Karpathy（OpenAI 联合创始人）于 2025 年 2 月提出的 AI 辅助编程范式，开发者用自然语言
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深度解析：DeepSeek和Llama3做垂直领域微调哪个效果比较好？
企业在定制专属大模型时，常常陷入开源模型的选择困境。面对复杂的业务落地需求，DeepSeek和Llama3做垂直领域微调哪个效果比较好，直接决定了项目的成败与算力消耗。与其在技术论坛里盲目跟风，不如从底层架构、语言偏好、部署成本以及云端生态来拆解这两款明星模型的真实表现。 语料基因决定微调起点：中英
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拒绝接口碎片化：如何快速把不同家的大模型API统一封装成OpenAI兼容格式
开发者在集成各类AI能力时，往往会面临一个极为头疼的工程问题：各家厂商的接口标准五花八门。从鉴权方式、请求体结构到流式输出的解析逻辑，几乎每接入一个新模型就要重写一套基础代码。为了降低维护成本，探索如何快速把不同家的大模型API统一封装成OpenAI兼容格式，成为了当前AI应用开发中的必修课。这不仅
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AI 项目该怎么选模型供应商：6 大维度 + 主流厂商定价对比（2026）
AI 项目选择模型供应商需要综合考虑能力、成本、合规、协议兼容性、稳定性与生态六个维度，没有单一答案适配所有场景。本文基于 2026 年 5 月主流模型供应商（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Moonshot Kimi、智谱 GLM、MiniMax、x
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企业知识库 Agent 完整落地教程:RAG + Claude 从架构到生产
企业知识库 Agent 是将企业内部文档(PDF、Word、数据库、Wiki)接入大模型的最主流路径,2026 年已形成"RAG + Agent"的成熟范式。本文基于 Claude Sonnet 4.6(1M token 上下文)、LangChain/LlamaIndex、向量数据库三层架构,提供从
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Claude Code 和 Codex 哪个好用？2026 年深度对比
Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 是 2025-2026 年最受开发者关注的两款终端 AI 编程助手。两者都在终端运行、都能读取代码库、都能执行命令——但底层理念截然不同：Claude Code 走的是"深度 Agentic"路线，Codex CLI 走的是"轻量 Age