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按时间倒序整理的全部文章。
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https://www.latent.space/p/unsupervised-learning-2026
这组摘录来自 AIE Europe 会后的判断,讨论的是 agent infra 是否开始稳定,以及稳定到底体现在哪里。
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🧠 Community Wisdom Sharing Claude Code skills across the org, Why did lennysjobs.com shut down, opening an LLC for side work, AI for SMB sales, and more.md
这组讨论围绕 50 人创业公司内部如何共享 Claude Code skills。
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2026-04-09-[Podwise] 新文章:We Gave Every Employee an AI Agent. Here's What Happened.
这篇对谈里最有价值的一层,不是 Every 把 OpenClaw 跑起来了,而是他们讲清了为什么个人代理和通用聊天模型在组织里会导向完全不同的关系结构。
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不写代码的工程师,才是 AI 时代最值钱的人
我已经很久没写过一行代码了。
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一年花一万二,盘点 2025 年我订阅的 AI 产品
2025 年真的是 AI 产品爆发的一年,24 年我只订阅了 Monica,但在 25 年,我居然为十多款 AI 产品付过费了。
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从零实现 vLLM (1.4):RMSNorm 如何解决训练不稳定
在上篇文章《从零实现 vLLM(1.3):如何加速 Attention 计算》中,我们深入分析了 Qwen3Attention 组件,学习了 FlashAttention 如何通过在线 Softmax 和分块计算技术。
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从零实现 vLLM (1.3):如何加速 Attention 计算
在上篇文章《从零实现 vLLM (1.2):如何实现张量并行》中,我们深入到 Qwen3DecoderLayer 的第一个核心组件:Qwen3Attention。
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大模型分布式训练(1):FSDP 的原理与实践
在大模型出现之前,分布式训练最常用的技术是 数据并行(Data Parallelism, DP) 。
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从零实现 vLLM (1.2):如何实现张量并行
在上篇文章《从零实现 vLLM (1.1):并行词嵌入 VocabParallelEmbedding》中,我们分析了 Qwen3Model 模型中第一个组件:VocabParallelEmbedding 的源码。
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从零实现 vLLM (1.1):并行词嵌入 VocabParallelEmbedding
我一直都喜欢通过代码学习各种技术,特别是各种从零开始实现 XX 的。