人工智能技术文章
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model card 更适合作为输入契约的索引，而不是可直接提交的接口 schema。本文按输入模态、字段形态、编码与容量、禁止项和已知局限拆读，再用官方 API 文档确认最终请求字段。439 收藏 -
JSON Schema 约束模型输出教程：在 Responses API 配置 text.format、必填字段与空值，处理拒绝和未完成响应，区分结构正确与业务事实正确。241 收藏 -
讲清 Image API 的 size、quality、输出格式与自定义尺寸边界，给出 Python 请求示例和尺寸检查方法。208 收藏 -
file search 的 filters 不是正文关键词过滤，而是先按 vector_store.file 的 attributes 缩小候选文件，再做语义和关键词检索。本文用 Python 示例说明 attributes、比较过滤、and/or 组合和无结果排查。420 收藏 -
用一个最小 PyTorch 分析项目说明 torch.profiler 的采集范围、schedule 与 export_chrome_trace 的配合方式，导出可分享的 Chrome trace 文件，并区分静态示例、采集时机和结果解释边界。418 收藏 -
Datasets streaming 大数据集读取教程：使用 JSONL 和 IterableDataset 做有界预览，配置 shuffle 缓冲区，处理空数据与字段错误，避免全量累积内存。313 收藏 -
Moderation 返回的不只是一个 flagged。本文用一个小型 Python 规则层，把 categories、category_scores 和 category_applied_input_types 组合为可维护的放行、拦截与人工复核判断。101 收藏 -
用 JSONL 准备请求，上传为 Batch 输入文件，再通过 input_file_id 创建 24 小时完成窗口的离线任务，并按 output_file_id 取回结果。126 收藏 -
本文围绕 ONNX 动态输入的符号维度，说明 dim_param 与 dim_value 的区别、infer_shapes 的调用方式、value_info 的读取方法，以及动态 Reshape 和变量表达式带来的推断边界。418 收藏 -
长文本做 Embeddings 时，先按标题、段落和句子保留语义边界，再用 token 预算兜底，并用少量 overlap 处理跨块关系。本文给出可落地的分块字段、批量向量化与检索反馈调参方法。185 收藏 -
Responses API 不会替应用执行自定义函数。正确做法是读取 function_call，执行本地工具，再用同一个 call_id 回传 function_call_output，让模型继续处理下一次工具调用或生成最终答复。307 收藏 -
本文用 Python 说明 Responses API 如何按结构化 Schema 取得解析对象，并把业务字段、响应状态和运行记录分开保存为 JSON。250 收藏 -
区分 vLLM 连续批处理的序列容量、token 预算、活跃请求和入口在途限制，给出配置示例、版本条件以及排队和多副本的适用边界。397 收藏 -
用 Hugging Face PEFT 训练 LoRA 后，怎样只保存 adapter_model.safetensors 与 adapter_config.json，而不把底模权重打进交付包？本文按资产、风险路径、保存加载代码和文件审计说明适配器交付边界。357 收藏 -
科技周边 · 人工智能 | 13小时前 | 人工智能 · 工程实践 · 多轮对话 OpenAI Responses API conversation state previous_response_id
用 previous_response_id 把 OpenAI Responses API 的两轮请求串起来，讲清指令是否继承、store 与响应保留、链式输入计费，以及何时应该改用 Conversations API。481 收藏