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piracy6黑洞

黑洞资源笔记

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@piracy6
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Languagecommon.languages.zh
RegionInternational
AudienceProfessionals
ToneEducational
Post frequencySeveral Times Weekly
Last postJun 14, 2026 · 2 mo ago
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黑洞资源笔记 appears in 12 event pages on TGScope
topicAugust 2026
Artificial intelligence — August 2026

【从首字延迟到工程闭环:一份每天 30 分钟的 LLM 推理优化路线图】 GitHub 最近走红的 time-to-first-token 项目为工程师提供了一个为期 10 周的系统学习方案。不同于零散的 Demo 演示,它要求参与者在 50 个课时内持续迭代同一个 OpenAI 兼容的推理服务。 内容覆盖了从 Roofline 模型分析、vLLM 与 SGLang 源码解读,到量化压缩、投机采样以及在 Kubernetes 上的存算分离部署。最终目标是让开发者在租用的 GPU 上,完成支撑 1000…

6008 posts·2750 channels·Aug 15, 2026
orgAugust 2026
OpenAI — August 2026

【从首字延迟到工程闭环:一份每天 30 分钟的 LLM 推理优化路线图】 GitHub 最近走红的 time-to-first-token 项目为工程师提供了一个为期 10 周的系统学习方案。不同于零散的 Demo 演示,它要求参与者在 50 个课时内持续迭代同一个 OpenAI 兼容的推理服务。 内容覆盖了从 Roofline 模型分析、vLLM 与 SGLang 源码解读,到量化压缩、投机采样以及在 Kubernetes 上的存算分离部署。最终目标是让开发者在租用的 GPU 上,完成支撑 1000…

4120 posts·1887 channels·Aug 15, 2026
topicJuly 2026
Fitness & sport — July 2026

Shell Gym 是一套交互式 Linux 命令行训练系统,可将任意 Linux 主机转变为实操训练场。教程负责讲解概念,Shell Gym 则通过高频微任务帮你把知识变成肌肉记忆。打开分屏,一边是普通终端,一边是 Shell Gym Web 界面;每条任务要求你执行一次具体操作(如进入目录、创建文件、释放端口),系统状态发生变化即自动判题,无需点击“检查”或复制粘贴,所有命令都需在真实 shell 中敲入。 Shell Gym 不修改你的 shell,通过 procfs、内核 proc connector…

2112 posts·1485 channels·Jul 26, 2026
topicSeptember 2026
Music — September 2026

【让 AI 拥有顶级审美:Lieflat Charts 重新定义 Agent 的数据表达】 Lieflat Charts 是一个专门为 AI Agent 设计的数据可视化 Skill。它不再让 AI 盲目调用绘图库,而是通过一套包含 Lupi(叙事型)、Glance(快读型)等风格的视觉语法,让 AI 能根据数据意图自动生成精致、可交互的 HTML 图表或整页报告。它支持 Claude Code、Codex 等主流工具,通过简单的指令就能把枯燥的 CSV 变成具备编辑质感的视觉作品。…

2032 posts·1360 channels·Sep 2, 2026
orgJuly 2026
Anthropic — July 2026

【提示词工程正在死亡,AI 正在吞噬它的工具箱】 Anthropic 近期发布了 Claude Cookbook,系统性地展示了从代理工作流、上下文压缩到前端美学引导的实战指南。 然而社区反馈却揭示了一个残酷的真相:2023 年那些被奉为圭臬的 Prompt Engineering 技巧,如 CoT 或 ReAct,正在被新一代推理模型迅速降维打击。 现在的趋势是,要么复杂的功能被直接内置进模型,要么开发者回归到最朴素的清晰表达。这意味着所谓的“提示词工程”本质上更接近“大学英语写作 101”:如果你无法向人类同事清晰地描述需求,AI 同样救不了你。…

1911 posts·1050 channels·Jul 26, 2026
topicAugust 2026
DevOps & cloud infra — August 2026

【从首字延迟到工程闭环:一份每天 30 分钟的 LLM 推理优化路线图】 GitHub 最近走红的 time-to-first-token 项目为工程师提供了一个为期 10 周的系统学习方案。不同于零散的 Demo 演示,它要求参与者在 50 个课时内持续迭代同一个 OpenAI 兼容的推理服务。 内容覆盖了从 Roofline 模型分析、vLLM 与 SGLang 源码解读,到量化压缩、投机采样以及在 Kubernetes 上的存算分离部署。最终目标是让开发者在租用的 GPU 上,完成支撑 1000…

1485 posts·525 channels·Aug 15, 2026