https://fisherdaddy.com/tags/llm/ Recent content in LLM on FisherAI https://fisherdaddy.com/images/papermod-cover.png https://fisherdaddy.com/images/papermod-cover.png Hugo -- 0.125.7 en Sat, 11 Jul 2026 10:27:05 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/cost-effective-agent-framework-with-fable/ Sat, 11 Jul 2026 10:27:05 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/cost-effective-agent-framework-with-fable/ 本文讨论如何根据任务形态、委派成本和提示词缓存机制，在智能体框架中高性价比地使用 Fable 5。 https://fisherdaddy.com/posts/simon-willison-judgement/ Mon, 06 Jul 2026 00:32:00 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/simon-willison-judgement/ Simon Willison 分享了一个关于 Claude Code/Fable 使用判断力分配模型和测试策略的实践经验。 https://fisherdaddy.com/posts/karpathy-ai-agents-decade-commitment/ Sun, 05 Jul 2026 13:56:00 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/karpathy-ai-agents-decade-commitment/ 本文梳理 Andrej Karpathy 关于 AI Agent 的演讲：从 World of Bits 的早期探索，到大语言模型让 Agent 重新成为可能，以及长期主义下的十年工程。 https://fisherdaddy.com/posts/andrej-karpathy-2025-llm-year-in-review-cn/ Thu, 25 Dec 2025 16:37:12 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/andrej-karpathy-2025-llm-year-in-review-cn/ Andrej Karpathy 深度盘点 2025 年 LLM 发展的五大趋势：从 RLVR 和锯齿状智能，到 Cursor 应用层与 Claude Code 本地智能体。深入解析“氛围编程”(Vibe Coding) 如何改变软件开发，以及 AI 作为新计算范式的未来展望。 https://fisherdaddy.com/posts/introduce-deepseek-ocr-contexts-optical-compression/ Mon, 27 Oct 2025 10:37:56 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/introduce-deepseek-ocr-contexts-optical-compression/ DeepSeek-OCR 的新型视觉语言模型 (VLM)，旨在探索一种名为“上下文光学压缩” (contexts optical compression) 的创新理念。该方法旨在解决大型语言模型 (LLM) 在处理长文本时面临的计算效率难题，通过将文本信息渲染成图像，利用视觉 Token 实现比原始文本 Token 更高效的压缩。 https://fisherdaddy.com/posts/2025-llm-architecture-comparison-deepseek-llama4-gemma3/ Wed, 23 Jul 2025 15:25:42 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/2025-llm-architecture-comparison-deepseek-llama4-gemma3/ 深入剖析2025年主流大语言模型（LLM）架构，详细对比 DeepSeek V3、Llama 4、Gemma 3、Qwen3 等旗舰模型的异同，解读混合专家（MoE）、滑动窗口注意力等最新技术趋势。 https://fisherdaddy.com/posts/simonwillison-llms-in-2024/ Mon, 06 Jan 2025 20:26:40 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/simonwillison-llms-in-2024/ 2024年大语言模型发展迅猛，本文深入剖析了GPT-4突破、笔记本运行、价格暴跌、多模态应用及AI智能体的进展，并探讨了环境影响与挑战。关键词：LLM，GPT-4，多模态，AI智能体，环境影响，模型评估。 https://fisherdaddy.com/posts/building-effective-agents/ Mon, 23 Dec 2024 09:57:45 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/building-effective-agents/ 探索如何构建高效的LLM代理，了解简单可组合的模式、常见工作流及框架选择，助您优化复杂任务的性能与灵活性。 https://fisherdaddy.com/posts/llm-glossary-terms/ Fri, 06 Sep 2024 17:18:30 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/llm-glossary-terms/ 本文是 Anthropic 官方文档给出的一些 LLM 术语的解释，我这里将其翻译为了中文，并增加了 LLM 中常见的一些术语词。 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-iii-strategy/ Sun, 07 Jul 2024 22:48:08 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-iii-strategy/ 探讨LLM应用的长期战略，分享关键见解。内容包括：构建或购买模型的决策依据，如何迭代至优秀产品，打造以人为本的AI工具，以及低成本认知的未来趋势。掌握从提示工程、评估到数据收集的基本操作手册，学会在快速变化的AI技术中构建可持续竞争优势，最终将演示转化为可靠的可扩展产品。 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-ii/ Sun, 07 Jul 2024 22:45:50 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-ii/ 探索如何高效运营生成式 AI 产品的核心方法，涵盖数据管理、模型版本控制、产品设计和团队协作。掌握如何检测和减少开发与生产环境的差异，确保输入数据质量，提高模型性能。学习如何通过生成结构化输出和小模型优化，提升应用效率。了解设计以人为中心的用户体验的重要性，以及如何在产品开发中优先考虑关键需求。最后，发现如何组建和管理多角色团队，培养实验文化，推动AI产品成功发展。 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-i/ Sun, 07 Jul 2024 22:41:02 +0800 https://fisherdaddy.com/posts/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-i/ 探索大型语言模型（LLMs）在构建产品中的应用与经验。学习如何通过提示、检索增强生成（RAG）、优化工作流程、评估和监控来提升LLMs的性能和可靠性。掌握n-shot提示、思维链提示和结构化输入输出等战术技巧，发现如何利用缓存和微调实现高效工作流。了解评估策略，确保输出质量和一致性。本文是LLM战术系列的第一部分，为构建成功的AI产品提供实用指南和宝贵经验。