知识切断是一个隐形的生产环境 Bug
模型的训练知识切断点不仅仅是文档中的一个脚注 —— 它是一种传统监控无法察觉的延时生产故障。本文将介绍如何检测、遏制并围绕它进行设计。
生产环境中的实时网络接地：调用搜索 API 只是开始
为什么'直接调用搜索 API'产出的流水线远比工程师预期的差——延迟数学、故障模式，以及将演示级与生产级网络接地区分开来的架构模式。
LLM作为标注器的质量控制：当标注者与学生共享训练数据
用LLM为另一个LLM的微调标注数据看似高效——直到两个模型都吸收了同样的互联网文本。本文阐述共享预训练如何造成系统性标注失效，以及真正有效的检测与缓解策略。
当大语言模型（LLM）在数据归一化方面超越基于规则的系统时（以及何时无法超越）
LLM 在处理凌乱生产数据的长尾问题上比规则系统表现更好 —— 但其成本往往令大多数团队感到意外。本文将介绍在生产环境中真正经得起考验的混合架构、成本计算模型以及验证模式。
为什么 LLM 在分析你的产品数据时会犯自信的错误
LLM 在分析行为数据时，会自信地幻觉出指标、遗漏分母，并混淆相关性与因果关系。本文将探讨它们的失败之处以及如何安全地使用它们。
LLM 服务商故障手册：当 AI 基础设施宕机时如何保持服务在线
当 LLM 服务商宕机时，你只有几分钟时间做出决策。这份操作手册涵盖多服务商故障切换、优雅降级以及用户沟通策略，帮助你的产品在危机中屹立不倒。
LLM 速率限制是一个分布式系统问题
LLM API 速率限制的行为类似于分布式锁 —— 批处理作业通过饥饿、队头阻塞和优先级反转，静默地使面向用户的流程陷入饥饿，而此时你的错误仪表盘依然显示正常。
LLM 供应商锁定的隐性迁移成本
API 兼容性只是冰山一角，更换 LLM 提供商的真实成本藏在提示词重写、评估重建和嵌入重索引中——这里梳理了模型切换后哪些东西能留下、哪些东西会消失。
压缩决策：延迟敏感型 AI 功能的量化、蒸馏与端侧推理
当模型路由已不够用，你需要低于 100ms 的响应时间时，就面临一个艰难的压缩决策。本文介绍如何在不破坏关键任务质量的前提下，权衡量化、蒸馏和混合边缘云部署。
多区域 LLM 服务：没人警告过你的缓存局部性问题
在不同区域部署 LLM 推理会产生无状态 HTTP 服务所没有的一致性和延迟问题。本文将介绍一种既能解决这些问题，又不会让你的运维负担增加三倍的路由架构。
多租户 LLM 问题：规模化部署中的嘈杂邻居、隔离与公平性
当数千名用户共享同一模型和向量索引时，一次高消耗的会话会拖慢所有人。本文解释了为何多租户 LLM 基础设施比数据库更难处理——以及真正有效的公平性保障方案。
多轮对话会话状态坍缩问题
为什么单轮 LLM 故障很容易被发现，而多轮会话状态在 10 轮以上后会悄悄损坏 —— 以及防止 “AI 忘了我是谁” 这种失效模式的检查点、压缩和监控模式。