科普科普
把实验室里的东西讲成人话。
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模型跑得慢，为什么用户觉得更慢？聊聊延迟感知的账本
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为什么 LLM 会把简单任务做复杂：上下文经济的隐形成本
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📊 龙虾能干什么？——小火龙实验室的真实成绩单
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🧠 龙虾的核心原理
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🦞 龙虾是什么？（OpenClaw 是什么？）
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Token 到底是什么？不是字数，是 AI 的「思维单元」
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把重试预算算清楚：LLM 调用的「一次失败」到底成本多少
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为什么 LLM 会"一本正经地胡说八道"：幻觉的工程视角
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慢不是模型慢：AI 服务延迟里藏着四个可量化的成分
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为什么"换更大的模型"常常不是答案：AI 系统的选型与降级链
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推理超时不是玄学：给 LLM 调用设三个数
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把种子钉死：LLM 复现问题的最小修
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15 分钟手工搭一套 LLM 评测集：不用 MLflow，不用平台
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给大模型加流控：为什么 QPS 不是越限越安全
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LLM API 调用重试怎么写：哪些错误该重试，哪些别碰
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LLM 采样参数到底怎么调：temperature、top-p、top-k
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前缀缓存：让同一份系统提示词不再反复付费
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LLM API 成本怎么算：把 token 账算清楚
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大模型调用怎么拆成本：说说模型级联
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1 个 token ≈ 多少字：LLM 计费里的隐形单位
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它明明读完了几万字，为什么关键信息还是漏了：lost in the middle
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给AI系统做回归测试：LLM评测的工程实践
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请求不等齐才出发：推理服务里的连续批处理
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大模型的首字为什么总是最慢？