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当你在手机上向 AI 助手提问,它能流畅地回答、写代码、做分析,这背后是一套复杂而精密的训练工程。:DeepSeek V4 主力适配国产芯片,128GB 自研 HBM,带宽 1.6TB/s,支持 FP4 低精度,片间互联 2TB/s,支撑万亿参数 MoE 模型训练与推理。最近看有文章分析 DeepSeek V4 训练时有没有用到华为的卡,总看到预训练和后训练,看了一下相关的内容,总结了一下大模型训
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如果你要求模型“查询订单状态”或“发送一封邮件”,它通常会回复:“对不起,我无法访问您的数据库。在使用大模型的过程中,你肯定发现目前的大语言模型(LLM)在逻辑推理、代码编写和文本生成方面表现优异。(工具调用,也称 Function Calling)的出现,正是为了给模型安装上“手脚”,让它能够通过结构化的方式与外部系统交互。工具结果必须来自你的系统,模型不能「假装已经查到了」——这是你在 cod
实际上,Skills 最常见的一个用途,就是给 Claude 增加搜索能力,比如教它怎么用某个 API,或者怎么查数据库。接着,我们尝试修改 Claude 的系统提示词,让它输出一种特定格式的 Markdown,用来表示问题。它极大地取决于你用的是什么模型,Agent 的目标是什么,以及它在什么样的环境中运行。但在 Claude API 里,有各种各样的工具构建方式,比如执行 bash 命令、调用
比如,你有一个专门用来上传文件的 Skill,还有一个生成 CSV 的 Skill,你想先生成 CSV 然后把它上传。目前市场或 Skill 本身还没有原生的依赖管理系统,但你只要在描述里通过名字引用其他的 Skill,只要用户安装了,模型就会自动去调用它们。最理想的状态是,你随着时间不断更新这个 Skill,把新遇到的坑加进去。它是 Anthropic 的一位工程师通过和客户不断迭代出来的,主要
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