LLM - 钛刻 - 科技风向旗 - 深度刻画技术趋势,引领数字未来 - 第5页 - 钛刻科技 | TCTI.cn

把郊狼接入任意LLM客户端，针对vibe coding用户

书接上回: 郊狼和codex能结合一下吗 大部分已经开发完成了,经过不严谨的测试,核心功能是没啥大问题了,应该今晚就能发布第一个版本 基本原理是在本机运行了一个转发层并监听,llm客户端直接请求本地运行的这个服务并转发到上游,项目会再根据上游返回内容对郊狼发出相应的电击指令,从而

【开源】lens | 目标是打造最强的个人LLM聚合网关系统

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺

类似litellm、newapi平台求推荐

公司主要接入bedrock，openai，Anthropic，Openrouter,火山方舟，deepseek，google vertex，都是通过官渠接入 主要需求： 通过key或者认证文件接入后可以在通过自定义key分发 控制key可以使用的模型 调用方式统一 可以看到自定义

[问与答] 求助万能的 v2，想用强大模型进行 10 万+次调用目前的最合适的方案是什么？

写论文有大量 LLM 任务需要调用，希望对基于描述性语言的非结构化数据进行分析， 目前估算了一下大概需要 10 万次左右的调用，每次输入 token 数量在 20-50K 之间（中型任务），输出大概在 20K 左右。 粗略估算了一下大概是需要 3000M 的输入+2000M 的输

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[Local LLM] 用 antirez 的 llama.cpp fork 把 DeepSeek v4 Flash 在本地跑起来了

https://github.com/antirez/llama.cpp-deepseek-v4-flash

当前的AI路线，真能最后达成AGI么？

总感觉LLM其实并不理解庞大的知识库，有点倒果为因的意思？要实现真正的AGI，当前这种力大砖飞无限回归纯靠算力堆的思路，真是正确的吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

[Local LLM] 全球本地部署开发者们一起，打造一个真正属于开源社区的 Coding Agent 了

同志们，是时候打造一把真正属于开源社区的 Coding Agent 了！ 现状：我们被大厂“喂屎”，还要自己擦屁股 我写过 kaiwu （一个本地模型部署器），结果发现—— 用 Local LLM 做开发的朋友，多得超出想象 。 大家不断提需求：上下文压缩、Think 模式开关、

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佬友有用Blazor全栈的吗，有没有感觉主流LLM画razor前端都很吃力

纯后端，不了解前端，因工作原因用的Blazor全栈，我一般是先用stitch生成一个html然后让llm去复刻，但布局啊样式级别啊啥的每次大改前端以后都必然会有问题，都得苦哈哈的开着playwright看着F12一个个调。。。 现在在犹豫要不要干脆把前端换成主流的vue或者rea

[职场话题] 想请教一下，现在企业内部非研发岗位一般是怎么用 AI / LLM 的？

很久没上班了，和现在的企业内部实践有点脱节，想请教下各位。 对于非研发岗位（比如运营、市场、销售、人事、行政、财务、客服、法务助理、项目管理等），现在在公司里实际是怎么用 AI 的？ 1. 公司内部自研 Ai 相关平台和工具？员工直接用现成的？ 2. 用飞书、钉钉、Coze 这类

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[llms.txt] seedance25.run llms.txt

llms.txt: https://seedance25.run/llms.txt page: https://seedance25.run/

xllm 真的比 vllm+plugin 性能好么？