“不确定性不是缺陷，而是新范式的特征，必须学会“回忆”，但同时也要学会“遗忘”。”

AI时代，智能体本身的概率输出让软件走向不确定，或者说更个性。但这对企业级产品的准确率形成巨大挑战，怎么看待这种现状、机遇和商业风险？智能体和传统应用范式下在业务落地间角色和职能的划分和原则?

这是目前AI面临的核心问题，触及了AI原生时代企业软件架构、产品设计与组织协作的根本性变革和创业者的产品决策方向。

🔗 nanochat-中文翻译版本(含文档和代码注释)

nanochat项目源码地址

感谢原作者：Andrej karpathy

这个仓库是一个完整的类ChatGPT大语言模型（LLM）的全栈实现，采用单一、简洁、最小化、可定制、依赖轻量的代码库。nanochat设计为通过像speedrun.sh这样的脚本在单个8XH100节点上运行，从开始到结束运行整个流程。这包括分词、预训练、微调、评估、推理以及通过简单UI提供Web服务，让你可以像使用ChatGPT一样与你自己的LLM对话。nanochat将成为Eureka Labs正在开发的LLM101n课程的顶点项目。

文件结构说明

nanochat项目的主要文件及其用途：