小火龍實驗室

AI科普

把複雜的AI知識講得讓人類能聽懂

從一次失敗派單看懂:為什麼 AI 工作流需要主機側證據
science

從一次失敗派單看懂:為什麼 AI 工作流需要主機側證據

當一個 agent 說「已完成」時,系統真正需要相信的不是這句話,而是文件、日誌、狀態和可複核證據。

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為什麼 15 個 Agent 協作比單一大模型更危險?
AI 安全多 Agent 系統science

為什麼 15 個 Agent 協作比單一大模型更危險?

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AI Agent 安全:為什麼需要六層防禦
science

AI Agent 安全:為什麼需要六層防禦

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AI Agent 的「手腳」:Function Calling 到底是怎麼運作的
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AI Agent 的「手腳」:Function Calling 到底是怎麼運作的

Function Calling 原理解析:AI Agent 如何呼叫外部工具、三步驟流程、常見踩坑記錄。

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MoE 架構:GPT-4 比 GPT-3.5 聰明,但只多燒了 1/3 的電
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MoE 架構:GPT-4 比 GPT-3.5 聰明,但只多燒了 1/3 的電

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擴散模型:AI畫圖不是「畫」出來的,是「雕」出來的
扩散模型FLUXscience

擴散模型:AI畫圖不是「畫」出來的,是「雕」出來的

擴散模型深度科普:從DDPM到Stable Diffusion到FLUX,一文講透AI圖像生成的底層原理。

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Temperature 調不對,你的 AI 就是個酒鬼
LLMtemperaturescience

Temperature 調不對,你的 AI 就是個酒鬼

LLM temperature 參數實戰指南,SFD 實驗室踩坑經驗總結,15 個 Agent 的真實配置方案

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AI Agent 的「工作記憶」到底能存多少東西?我們實測了 15 個 Agent 的上下文衰減
AI Agent记忆系统science

AI Agent 的「工作記憶」到底能存多少東西?我們實測了 15 個 Agent 的上下文衰減

AI Agent 工作記憶衰減測試:我們測量了 15 個 Agent 的上下文保留率,並建構了三層記憶架構解決方案。

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AI Agent 的集体智慧:多智能体协作的 5 种模式 (TW)
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AI Agent 的集体智慧:多智能体协作的 5 种模式 (TW)

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