William Derue实验笔记

实验笔记

William Derue，AI Engineer 方向的 AI 开发工程师。这个笔记记录我的实践：训练过的模型、智能体、基础设施。

试试「vision」「agents」或「本地大模型」：地图在你的浏览器里用真实的嵌入模型检索
我的项目与文章地图按主题相近程度排布的 29 个条目，由嵌入模型计算得出。地图下方的条目列表提供等价内容。
图 1 · 我的项目与文章地图
  • 大语言模型与智能体 (5)
  • 服务与 API (9)
  • 数据与 Web (11)
  • 视觉与分类 (2)
  • 开发工具 (2)
地图中的 29 个条目

最新条目

  1. 不训练也能预测

    CatBoost 对阵 Kumo-Tabular，对象是西雅图建筑的能耗：一个表格基础模型似乎不用训练就做得更好，每次调用 25 秒。四个实验来验证，以及这对使用场景、成本，和留给本行的东西意味着什么。

    阅读约 7 分钟 · 机器学习 · 表格基础模型 · MLOps · CatBoost · 部署

  2. 九个智能体，九天

    对一支在真实环境中运行的九个自主 SRE 智能体集群的量化复盘：哪些撑住了，哪些崩了，轨迹分析教会了我什么，以及我保留了什么。

    阅读约 4 分钟 · 自主智能体 · SRE · 本地大语言模型 · 可观测性 · 安全

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