兄弟随意走动并解释了5种针对LLMs的GPU性能优化方法。这是对初学者来说最简单、最直观的解释之一。

这就是全部……亚马逊证明了小型语言模型在代理工具调用方面可以超越500倍更大的LLM。NVIDIA之前已经展示过这个想法，这再次证明了正确的微调可以使SLM在代理应用中比LLM更好，成本却只有一小部分。 以代理为中心的公司必须在今年更多地采用LLM的开发（数据集、评估、后训练、设计）。他们拥有这些LLM所需的数据和合适的实验场所。在大多数代理使用案例中，使用专有的大型模型在经济上是没有意义的。 阅读这篇论文以及NVIDIA的（“小型语言模型是代理AI的未来”）以获得信服。

他是谷歌 Gemini 团队的研究工程师，他在 40 分钟内几乎解释了关于 2026 年进入前沿 AI 研究所需了解的一切。以下是要点： > 如何开始？ 参加机器学习和深度学习的课程，可以是大学课程或在线课程。学习本科水平的数学。无需一次性掌握所有内容，你会不断回顾它们。然后转向阅读论文。这有助于你建立该领域的“心理地图”。 > 如何高效阅读论文： 这是一个随着你阅读更多论文而变得更好的技能。先从摘要开始，然后跳到主要部分。 > 在研究某个主题时，如何找到相关论文？ 阅读一篇该主题的高引用论文，然后查看其引用文献以回溯，或者找到引用它的论文以向前推进。 > 如何从阅读转向开始自己的研究？ 找到一篇有公开代码的相关论文。下载代码和数据集，稍微玩一下。尝试新的参数、基准等。 这不是从头实现论文，而是基于其他作者的工作进行构建。 > 你实际上需要多少数学？ 你需要数学，但不是一次性掌握所有数学。如果你是理论研究者，你必须知道高级数学。经验研究者主要需要数学来理解。 > 联系更资深的博士生、教授或相关论文的作者，寻求指导/导师或询问你是否可以为他们的项目做出贡献。 > 找到研究角色更多是关于推荐，而不是其他角色。 > 没有博士学位的行业工作？ AI 住院医师是一个很好的中介。你可以获得实践经验并开始你的职业生涯。