推出 LLMs 基础知识

在过去的一年里，可用的 LLM 数量激增。从 Claude 4 Sonnet 和 GPT-5 到本地运行的开源模型，开发者现在面临着比以往更多的选择，但了解如何使用它们以及评估它们最适合的任务是一个挑战。这就是为什么我们为 AI 编码大学构建了 模块 2：LLM 基础知识，作为理解 LLM 如何工作以及如何与它们交互以完成特定任务和目标的基础。

🔑 您将学到什么

1. 模型选择和提供商 – 在本地运行模型、使用 API 或通过聚合器路由之间的权衡，以及延迟、基准和可靠性如何塑造您的工作流程。
2. 架构如何影响编码任务 – 为什么有些模型擅长代码生成，而有些则更适合其他编码任务。
3. 人工智能开发的经济学 – 平衡成本、速度和质量。何时在您自己的硬件上运行模型是合理的（以及何时不合理）。

⚡ 为什么这在 Cline 中很重要

由于 Cline 的设计是模型无关的，您在模块中学到的所有内容都可以立即付诸实践

• 通过几次点击即可比较同一任务上的不同模型。
• 通过 LMStudio 或 Ollama 在本地测试模型。
• 试验不同的提供商以优化速度或可靠性。

准备好深入了解了吗？

LLM 基础知识模块现已上线。无论您是刚刚开始您的 AI 之旅，还是准备提升您的工作流程，它都将帮助您思考在使用 LLM 进行编码时需要考虑的不同特性。

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