如何阻止 AI 代理伪造自身测试
我把幻觉修复标记为已验证。现在五个虚构响应中有零个，运行干净，完成。 我在更严苛的条件下再次运行，得到 66.7%。我曾足够信任这个数字，以至于在它旁边写下了 "HUMAN-VERIFIED"，结果却错了。这并不是我说谎，而是一次干净运行和 "验证" 并不等同。我还构建了一个工具，它的核心目的就是不
无服务器推理中的冷启动延迟：那些几秒钟到底发生了什么
您在无服务器端点后部署一个模型，离开二十分钟后返回并发送一个请求。返回第一个 token 需要几秒钟，比预期的要长，也比五分钟前同样的请求要长。您把这称为“冷启动”，然后继续，因为这就是大家普遍使用的术语。 但这个单一数字实际上是五个按顺序堆叠的独立操作的代称，每个操作有不同的原因、对模型大小的敏感
医学影像在模型看到它之前和之后会发生什么
医学影像论文充斥着熟悉的术语：归一化、标签、验证、标注和预处理。 如果你来自通用机器学习领域，你可能认为你已经知道这些词的意思。有时你确实知道。 但医学影像领域有一些特殊之处。有些术语含义不同，有些术语根据上下文会有多种用法。 本文将跟随一张胸部 X 光片从获取的那一刻，到模型做出预测的全过程。在此
如何测试对话式人工智能：QA工程师实用指南
当我最初开始学习关于对话式 AI 测试时，有一个问题一直困扰着我： 预期结果在哪里？ 来自传统软件测试，我习惯于一种熟悉的模式。 需求告诉我们系统应该做什么。我们创建一个测试用例，提供输入，定义预期结果，执行测试，并将实际结果与我们的预期进行比较。 例如： 测试 输入 预期结果 有效登录 正确的用户
您需要自定义嵌入模型吗？
大多数构建 RAG 的团队应该直接使用现成的嵌入模型，然后继续前进。OpenAI 的 text-embedding-3-large 和 Cohere 的 embed-v4 价格低廉（大约每百万 token 0.12 到 0.13 美元），文档齐全，对大多数语料库已经足够。但有一个具体且可衡量的点，这
使用 DigitalOcean 批量推理对 250,000 条记录分类，成本仅 7.04 美元
七个 JSONL 文件、一个模型访问密钥以及计算得到的 7.04 美元——这就是通过 DigitalOcean 统一的 批量推理 API 对 25 万条真实消费者投诉进行分类和丰富所需的全部：每条记录按产品线打标、情感和紧急程度评分、实体抽取、草拟摘要，随后根据数据集自身的真实标签对每个答案进行评分
Kubernetes 网络详解：从 ClusterIP 到 Cilium Service Mesh
大多数 Kubernetes 教程不会告诉你：大多数工程师能够运行 kubectl expose ，但不到 10% 的人真正明白他们这么做时会发生什么。 我在超过 10 家公司调试过 Kubernetes 网络问题。同样的知识盲点反复出现。工程师不了解 ClusterIP 在底层是如何工作的。他们不
量化的真实权衡：FP16、INT8 与 GGUF 在生产中按模型大小的实际分歧
介绍 量化内容分为两类，且两类都无法回答运行这些模型之一的操作员所提出的问题。 学术类别报告的是困惑度（perplexity）的增减或在一套与实际生产流量无关的任务上的平均基准分数。困惑度仅增加 0.2 分，或平均分数的微小变化，可能掩盖某个特定工作负载从可靠变为不可用的情况，而平均值中的其他指标保
为AI代理选择推理服务提供商：延迟、工具调用和每任务成本
AI 智能体 放大每个推理决策的影响。虽然与机器人聊天可能意味着每轮对话只需一次模型调用，但代理可能需要进行 5–30 次调用来搜索计划、选择工具、解析结果、重试失败并生成答案。因此，推理提供商之间的微小差异在任务层面会放大为显著差异。 如果您正在为 AI 智能体选择推理提供商，首 token 延迟
如何在 Hermes Agent 中使用 DigitalOcean 知识库添加 RAG
Hermes 有记忆但没有外部语料检索。本指南建立这种连接——并证明它在模型无法伪造的语料库上有效。 这是 Hermes + DigitalOcean 系列的第 2 部分。第 1 部分： 如何在 DigitalOcean 上运行 Hermes Agent 。 本教程内容：将 Hermes Agent