KV Cache显存与层数、序列长度、批量成正比；GQA/MQA可压缩数倍，INT8/INT4量化再省50%-75%，PagedAttention能把碎片浪费从60%-80%降至4%以内。
CI触发PR事件,用Tree-sitter切分diff,叠加Semgrep扫描结果,交给vLLM部署的代码模型生成评论,过滤低置信度后回写PR。
KV Cache显存与层数、序列长度、批量成正比；GQA/MQA可压缩数倍，INT8/INT4量化再省50%-75%，PagedAttention能把碎片浪费从60%-80%降至4%以内。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
每日预测点
数据完整率
历史指标
国家数据源
确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
智能体可自主完成多轮对话决策、跨系统数据集成、动态工作流编排、异常自愈处理等复杂流程，通过工具调用与推理规划能力，实现从需求分析、任务分解、并行执行到结果验证的端到端自动化，已在客服、供应链优化、代码审查等场景落地。
检索增强无法完全替代长上下文，二者互补：RAG成本低、可更新知识且易溯源，但召回受限于检索质量，难以处理需全局综合、多跳推理的任务；长上下文能保留完整语境，却代价高昂，工程上常采用“检索筛选加长窗口精读”的混合架构。
Milvus 开源，可私有化部署，扩展性强、成本可控，但需自行运维；Pinecone 为全托管服务，上手快、免运维，但费用较高且数据受限于云端。重数据主权选 Milvus，重效率选 Pinecone。
Ollama支持Llama、Mistral、Qwen、Gemma、Phi等主流开源模型，通过命令行一键拉取运行，内置量化加速，适配Mac、Linux和Windows本地推理环境。
质量优于数量：按任务分类构建多样化种子，结合人工标注与强模型合成扩增，再经去重、规则过滤、奖励模型打分与难度分层清洗，并隔离评测集防止数据污染。
通常首选余弦相似度，因为文本嵌入的语义主要体现在方向而非模长，余弦可抑制长度差异影响。若向量已 L2 归一化，欧氏距离与余弦等价排序，且内积更利于 ANN 加速；需要保留模长信息时才考虑欧氏距离。