神经网络详解：它们是什么以及如何用 Python 构建一个
你是否曾好奇过，计算机如何识别手写数字、预测一封邮件是否为垃圾邮件、推荐视频，或理解一句话？ 许多现代 AI 系统依赖于一种称为 神经网络 的东西。 现在，这个名称可能会让它们听起来比实际要复杂得多。你可能会认为，要构建一个需要高级微积分、一台巨型计算机以及数千行代码。 你不需要。 在最基本的层面上
数据本地性税：错误区域向量数据库对 RAG 流水线的成本
您的 RAG 流水线的 延迟讨论可能卡在了错误的问题上。团队对 GPU 进行基准测试，调整 HNSW 参数，争论 ef_search 的数值，并将近似 最近邻搜索 的延迟降低个位数毫秒。与此同时，存储其嵌入向量的向量数据库与运行其模型的 GPU 位于不同地区，每次检索调用都需要支付由两座建筑之间距离
在修改前如何利用AI理解遗留代码库
许多工程师在拿到遗留代码库时，首先想做的就是改动它。我完全理解这种冲动。 你打开一个 1500 行的类，里面数据库调用与业务规则交织，配置值散落在仓库各处，没人愿意触碰的方法，还有指向多年前已消失系统的注释。 随后，AI 编程助手主动提出要解释整个类。 于是你提出： 重构这个类。 但这通常为时过早。
DigitalOcean Serverless Inference的多模型合成：成本、延迟及何时值得
DigitalOcean 构建了本文所测量的 模型合成工具 。我们没有测量其答案是否更好 — — 这需要真实数据和盲审评审员，我们也没有尝试。下面的内容纯属机械：合成的成本、所需时间、模型实际不同意的频率，以及相同配置返回相同答案的一致性。 关键发现 成本：根据配置不同，范围为 13× 到 93×，
杀毒软件称未检测到恶意软件，它就在磁盘上。
一个真实事件，以及关于绿灯的教训。 下面的每个命令输出、版本号和 CVE ID 都来自实际调查。叙述中没有虚构任何内容。 这始于一个无关的问题 我在整理群晖 NAS 上的计划任务时打开了任务调度器。有两个条目我不记得自己创建过： PowerOff task 0 → 2026-07-26 09:00
最佳 OpenAI 兼容推理 API：2026 年的即插即用替代方案
TL;DR: 2026 年领先的 OpenAI 兼容推理 API 按字母顺序为：DigitalOcean（无服务器推理）、Fireworks AI、Groq、Nebius Token Factory、OpenRouter 和 Together AI。这六种都只需更改基础 URL 和 API 密钥即可
Qwen3.8-2.4T-A95B 现已在 DigitalOcean 推理引擎上提供
测量： 所有延迟和吞吐量数据均在 2026-08-12 对实时端点进行测量。 Qwen3.8-2.4T-A95B 在 DigitalOcean：阿里巴巴的开放权重旗舰模型，每 1M token 定价 $2/$6 在 NVIDIA HGX™ B300 GPU 上使用 NVFP4 量化权重提供服务，并与
如何用AI现代化遗留应用而避免变成重写
我曾见过一些遗留系统迁移被认为很成功，仅仅因为旧框架从代码仓库中消失了。 六个月后，团队仍在处理同样的耦合问题、同样不清晰的业务规则，以及几乎相同的部署问题。 技术虽然变了，但整个系统并没有发生太大变化。 AI 让这个问题变得更加有趣。 它可以比人工团队更快地完成代码翻译。它可以解释陌生的类、生成测
连续批处理可改善P50，但可能毁掉P99：实测权衡
连续批处理是现代LLM服务系统的核心特性。它被包含在每个主要引擎中，经常出现在对比图表中，其对吞吐量的影响已经得到充分证实： Anyscale 广受引用的基准测试报告称，与基础服务设置相比，吞吐量提升高达23倍，而Orca论文在早期系统上测量到高达36.9倍提升。这些结果是真实的，它们主要描述吞吐量
如何用vLLM扩展AI智能体的LLM推理
在本教程中，我将向你展示如何使用 vLLM 为 AI 代理扩展 LLM 推理。我将帮助你建立对 LLM 推理工作原理的直觉，探讨为什么代理工作负载会造成 GPU 调度和内存压力，并研究 vLLM 如何设计来提高吞吐量。 然后，我们将运行一个本地 vLLM 服务器，并通过一个 AI 代理使用其兼容 O