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AI推理黑箱終于被可視化了！Meta團(tuán)隊(duì)神作：新方法可以控制大模型內(nèi)部自查，甚至自我糾錯(cuò)！AI迎來可調(diào)試時(shí)代！

CRV 的意義遠(yuǎn)不止是修數(shù)學(xué)題。它開啟了一個(gè)更重要的方向——可調(diào)試的 AI（Debuggable AI）。傳統(tǒng)軟件出錯(cuò)時(shí)，開發(fā)者可以看執(zhí)行日志、查堆棧、追蹤變量。而大模型的計(jì)算過去是“霧狀”的：你只能看到輸入和輸出，中間的邏輯完全黑箱。

如何采用Java構(gòu)建逼真的測(cè)試數(shù)據(jù)：開發(fā)人員的實(shí)踐指南

本文介紹如何構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的API以提供可信的模擬用戶數(shù)據(jù)，該API非常適合用于測(cè)試、演示或用戶界面（UI）原型設(shè)計(jì)。因此可以摒棄模擬數(shù)據(jù)，構(gòu)建逼真的模擬數(shù)據(jù)。

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本教程將構(gòu)建一個(gè)小型個(gè)人日歷智能體。該智能體可監(jiān)聽聊天消息、提取事件詳情、并在Google日歷中創(chuàng)建日程安排。在此過程中，用戶將了解如何完成 n8n 的設(shè)置、添加人工智能智能體節(jié)點(diǎn)，以及實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)間結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳輸。

新手指南：跟蹤LLM應(yīng)用程序中的token使用

如果你不跟蹤token，每當(dāng)你的應(yīng)用程序與 LLM 聯(lián)系時(shí)，基本上都是在燒錢。

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為了活下去，我們放棄了阿里的“大中臺(tái)，小前臺(tái)”的架構(gòu)設(shè)計(jì)！

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