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Thompson Sampling 如何优化 LLM 路由:从贝叶斯探索到生产成本控制
Published: at 09:00 AM从 Ramp 的生产实践出发,解释 Thompson Sampling 如何结合延迟分布、失败率、超时约束与模型成本进行在线路由,并分析实现边界和生产落地要点。
从 LLM 判断能力到可审计决策:金融服务业 Decision Model 的演进与治理实践
Published: at 02:30 PM研究金融服务业如何把通用 LLM、Agent 或专用决策模型用于判断任务,并通过证据、政策、验证、授权与审计,将模型能力演进为可治理的业务决策能力。
大模型结果如何测试和验证:Anthropic 与 OpenAI 的方法论
Published: at 02:02 AMEval 不是给模型出题,而是为一个 Claim 构造可重复实验:判定、效度、评分器、指标、生产飞轮
Claude.md 最佳实践:构建 AI 编码助手的"外脑"
Published: at 01:23 AMClaude.md 最佳实践指南:如何构建高效的 AI 编码助手上下文
我的AI大语言模型工具箱
Published: at 01:23 AMLLM AI toolsets