Vol.44 Datawhale开源大模型“食用指南”：国内开发者无痛上手LLM的秘密

欢迎收听本期节目，我们关注全球科技前沿与开发实践。一起探讨硅谷科技高管加入后备役的背后趋势及其启发，深入剖析如何在现代CPU上利用SIMD优化底层字符串查找算法。我们还会介绍一系列值得关注的开源项目，包括微软针对AI Agent初学者的系统课程、为LLM应用提供可靠评估的DeepEval框架，以及DatawhaleChina专为国内开发者打造的《开源大模型食用指南》。本期内容旨在帮助你把握技术脉搏，提升性能优化能力，并找到实用高效的AI开发学习与实践资源。【内容提要】[00:00:40] 科技高管加入美军后备役 https://lumifire.io/post/731[00:02:16] SIMD优化字符串查找算法 https://lumifire.io/post/722[00:04:13] Filedb: Zig实现的磁盘KV存储 https://lumifire.io/post/723[00:04:28] Sandboxfs失败经验谈 https://lumifire.io/post/730[00:05:25] 微软AI Agent入门课 https://lumifire.io/post/742[00:06:40] DeepEval: LLM应用评估框架 https://lumifire.io/post/743[00:08:22] chili3d: 浏览器里的3D CAD https://lumifire.io/post/739[00:09:28] DatawhaleChina开源大模型指南 https://lumifire.io/post/740【链接】当日热点看板: https://lumifire.io前往小宇宙评论区与主播互动