作者用 ML Intern 两天训出六个模型,总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式,用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布,两天内做出六个模型,总计算成本约 103 美元。
推荐理由:作者用 ML Intern 在两天内从零训出六个模型,并公开全部提示词与成本明细,可迁移到自己的训练流程。
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式,用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布,两天内做出六个模型,总计算成本约 103 美元。
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Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++,该代码库没有测试套件也没有集中文档。团队先搭建数值对齐测试框架,用 Skill.md 引导智能体导出状态快照并在 C++ 侧校验,再用 Vibe CLI 启动上百个智能体解析调用树、结合 Mistral OCR 整理散落的 PDF 文档并逐节点提交 PR。
推荐理由:Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程,其中先建数值对齐测试再迁移的做法可迁移到其他遗留系统改造。