一个极简的两步LLM链(非完整代理框架),解决一个特定问题:将规划器+编码器流水线适配到单个GPU上
摘要
一个极简的两步LLM链,实现了规划器+编码器流水线,旨在无需完整代理框架的情况下适配到单个GPU上。
暂无内容
相似文章
Agentic ESOpt:以最小GPU需求微调长时程LLM代理
本文提出了Agentic ESOpt,一种使用进化策略的方法,能够在最小GPU内存需求下实现长时程LLM代理的可扩展全参数微调。
在单个16GB GPU + 64GB RAM上的本地LLM自动补全与代理式编码
使用 llama.cpp 在单块 16GB GPU 及 64GB+ 内存上设置本地 LLM 自动完成(Qwen2.5-Coder-7B)与代理编码(Qwen3.6-35B-A3B)的技术指南,包含命令与性能基准。
你的LLM不应该是你的编码智能体工作流
主张在编码智能体工作流中,LLM应仅用于推理,而由确定性基础设施处理队列、状态、重试和恢复,这样即使达到使用限制,流程也不会中断。
MetaChain:一个全自动且零代码的LLM智能体框架
MetaChain是一个全自动、基于自然语言的框架,让非技术用户无需编码即可创建和部署LLM智能体,在GAIA基准测试和RAG任务上表现出色。
面向自进化LLM代理在CUDA内核生成中的反馈到计划决策
本文介绍了CUDAnalyst,一种用于分析在CUDA内核生成中自进化LLM代理的各个反馈信号如何影响规划决策的工具,通过轨迹冻结和选择性反馈注入实现可控归因。