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LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI推荐理由：微调 Qwen 能跑赢大模型，还省 10-100 倍成本，适合大批量任务。
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6月26日
04:51
LangChain 与 FireworksAI 合作研究显示，微调后的阿里巴巴 Qwen 模型在所有规模上性能优于原版模型。与使用顶级前沿模型相比，微调模型在规模运行时可降低 10-100 倍成本，具体取决于追踪数量和模型选择。随着追踪量增长，微调模型的成本节约效果将更加显著。该结果基于对多个模型规模和基准的对比测试。
6月18日
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03:54LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI推荐理由：LangChain联合Qwen和FireworksAI出了个办法：从每条trace里低成本挖出关键信号，性能还不打折，适合做可观测性的团队看。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
14:21
14:21
Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Fireworks AI@FireworksAI_HQ推荐理由：Fireworks AI 和 LangChain 搞了个新路子：从你的 traces 里自动生成训练数据，然后持续后训练，让你真正掌控自己的 AI 和数据。
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07