12:52Ate-a-Pi@svpino精选作者指出现有基准往往在部署后失效,因为真实用户会使用你未测试过的表述。解决方案是分析推理日志和追踪,提取真实提示、响应、拒绝和格式错误。Nebius在Token Factory内推出Data Lab工作区,可将失败案例转化为评估和微调数据集。推荐循环:读日志→找失败→建数据集→评估→微调→部署→重复。技巧NebiusData LabToken Factory模型评估微调推荐理由:Nebius 出了个 Data Lab,能帮你从日志里挖出模型翻车的真实案例,直接做成数据集来微调和评估,比啥基准都管用。原文
06:19LangChain@LangChainAINebius 发布了 Agent Blueprint,这是一个开源参考架构,旨在解决 AI 智能体在生产环境中因基础设施问题而失败的问题。该架构连接了智能体栈各层的成熟组件,包括 Deep Agents 和 LangSmith。它提供了构建、运营和持续改进生产级智能体的标准化方案,帮助开发者避免常见陷阱。对于正在构建或计划部署 AI 智能体的团队来说,这是一个值得关注的参考框架。行业智能体开源/仓库生产部署NebiusLangSmith推荐理由:智能体部署失败往往出在基础设施而非模型本身,Nebius 的开源架构直接给出了生产级参考方案,做智能体开发的团队可以拿来就用,省去自己踩坑的时间。原文
07:59LangChain@LangChainAILangChain 的 Deep Agents 现已集成 Nebius Token Factory,允许用户在开源模型、专用端点、实时搜索和完全控制成本与数据的基础上运行智能体工作负载。该集成结合了 LangChain 已有的 Tavily 集成,为构建在 LangChain 上的团队提供了直接路径,以在生产级 AI 基础设施上运行智能体。用户现在可以更灵活地部署和管理智能体,同时保持对成本和数据的控制。AI产品智能体LangChainNebius开源模型生产级基础设施推荐理由:做智能体开发的团队终于有了生产级基础设施的选项——Nebius 集成让你用开源模型跑智能体,还能控制成本和数据,建议 LangChain 用户直接试试。原文