Технічний блог
Досліджуємо великі мовні моделі AI, розробку API та передові технологічні тенденції — технічні матеріали від команди 8341TokenFactory
Спостереження кремній-вуглецевого фазового переходу: три бекенд-зміни, спричинені периферійним AI за політики нових продуктивних сил
У «Думках щодо розвитку нових продуктивних сил» Державної ради згадується «застосування сценаріїв нового покоління інтелектуальних терміналів, таких як сма
Як вибрати шлюз моделей? Порівняння трьох шляхів: пряме підключення, власна розробка та платформа агрегації великих модельних API SiCore TokenWorks
Коли команда хоче підключити великі моделі, перед нею насправді є лише три шляхи: пряме підключення до офіційних API різних постачальників, створення власн
Нотатки про підводні камені при підключенні кількох моделей через API великих моделей: як платформа агрегації API великих моделей SiCore TokenWorks уніфікує потоковий формат SSE
Якщо ви підключали API великих моделей від трьох і більше постачальників, ви, ймовірно, стикалися з однією й тією ж ситуацією: код чудово працює на GPT4o,
Як вибрати платформу агрегації API великих моделей на кшталт SiCore TokenWorks? Горизонтальне порівняння інтеграції кількох моделей за один раз
Спершу висновок: якщо ви підключаєте лише одну модель, найпростіше — звертатися напряму до офіційного API. Але якщо у бізнесі використовуються дві або біль
Як реалізувати фільтрацію безпеки контенту для API великих моделей? Трирівнева схема перехоплення вхідних і вихідних даних на платформі агрегації API великих моделей SiCore TokenWorks
Спочатку чітко визначимо: фільтрація безпеки контенту для API великих моделей — це набір інженерних механізмів для перевірки відповідності та обробки текст
Кремній-вуглецевий фазовий перехід: як зберігається пам'ять діалогів великих моделей? Компроміс між контекстом, зовнішнім сховищем і довгостроковим профілем за витратами
Спочатку викладемо визначення, щоб ви могли одразу його взяти: пам'ять діалогів великої моделі — це набір інженерних механізмів, які зберігають історичну і