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建立和部署使用大型語言模型 (LLM) 的應用程式會面臨一系列問題。LLM 具有非確定性，可能會生成看似合理但實則錯誤的資訊，而且追蹤其在複雜序列中的行為也可能非常困難。在本指南中，我們將瞭解 Langfuse 如何成為解決這些問題的關鍵工具，它為 LLM 應用程式的全面可觀測性、評估和快速處理提供了強大的基礎。

人工智慧和機器學習推動了對高效能硬體的需求，使得GPU與TPU之爭比以往任何時候都更加重要。GPU最初是為圖形處理而設計的，如今已發展成為用於資料分析、科學計算和現代人工智慧工作負載的靈活處理器。TPU是由谷歌開發的專用於深度學習的ASIC晶片，專注於高吞吐量的張量運算，甚至為Gemini 3 Pro等訓練程式提供了動力。選擇GPU還是TPU，取決於架構、效能、可擴充套件性、能效以及成本等因素，以滿足您特定的工作負載需求。本文將詳細分析這些差異，幫助您選擇適合自身人工智慧需求的硬體。

NeurIPS 釋出了 2025 年度最佳研究論文榜單，這份榜單的意義遠不止於列舉一些令人印象深刻的研究成果。它為該領域目前關注的問題提供了方向。本文將闡述這些論文的內容，以及它們如何為人工智慧做出貢獻。如果您感興趣，我們還提供了論文全文的連結。

如果你一直關注開源邏輯模型（LLM）領域，你肯定知道它已經演變成一場激烈的競爭。每隔幾個月，就會有新的模型出現，聲稱突破了技術極限，而其中一些確實做到了。尤其是中國實驗室發展迅猛，推出了 GLM 4.6、Kimi K2 Thinking、Qwen 3 Next、ERNIE-4.5-VL 等模型。因此，當 DeepSeek 釋出 V3.2 版本時，人們最關心的問題並非“這是新的王者嗎？”

讓我們直接進入正題，看看目前市面上兩款頂尖的人工智慧影像生成和編輯模型——Nano Banana Pro 和 Grok Imagine——是如何進行正面交鋒的。