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• 为什么你的 RAG 系统表现完全取决于翻译模型 — 本文将介绍 embedding 模型在 RAG 系统中如何工作，以及它为何如此关键。
• 如何在不显著损失能力的前提下压缩语言模型 — 短短几年间，模型规模增长了近 100 倍，而消费级显卡显存仅翻倍。这不是简单收紧资源就能塞进去的问题。
• 按下回车到输出首个 token 之间，AI Chatbot 内部经历了什么？ — 本文将详细解析这一完整流程。
• 后台任务：从 Cron 任务到分布式系统 — 本文将详细探讨多种后台任务的执行策略。
• 如何让 LLM 提速 3 倍 — 本文将介绍 speculative decoding 的工作原理。