揭秘 MoE 训练的“三驾马车”：一篇博客看懂 $L_{\text{main}}$, $L_{\text{balance}}$ 和 $L_{\text{router-z}}$ 在混合专家模型（MoE）

提示词的质量直接决定了大模型输出的质量，对于开发人员来说，学习完成后就能够快速上手、即时获益，是开启大模型学习之路性价比之选~

MoE 负载均衡之争：为何 Mixtral 的“实用主义”胜过了“统计主义”？ 在当今的大模型（LLM）领域，MoE（Mixture of Experts）架构已经成为实现“更快、更强、更大”的黄金门

在应用落地方面，比如一些agent应用的落地，更离不开本地模型的部署，那说了这么多，如何正确的本地部署一个大模型呢？

在基于大语言模型的RAG系统里，文本分块是非常关键的一步。分块做得好，后续的向量检索、结果召回和生成质量都会更稳更准。

无论你是初入人工智能（AI）领域的学生、希望了解全流程的工程师，还是正在规划下一个大模型项目的团队，这份手册都提供了可参考的实战经验。

在大模型技术快速发展的今天，模型规模的不断扩展已成为推动性能提升的核心因素。但传统的"密集"（Dense）架构，其每次推理都需调用全部参数，正面临着计算成本和能耗的巨大瓶颈。 面对这一困境，混合专家模

LangChain-AI的核心开源库包括三个，此外还有一个商业化平台。开源库是免费的，任何应用都可以集成这三个库来开发智能体和工作流，并自行实现部署和监控等功能。

最近乱七八糟的事太多，今天来点偏技术实战的，带大家用LangChain & LangGraph快速入门用编程创建智能体，用LangSmith进行追踪，Agent-Chat构建Agent UI。

本文介绍了如何使用Unsloth框架微调大语言模型，以《伤寒论》数据集为例训练一个中医专家模型。Unsloth显著降低了微调的资源需求。文章涵盖了从环境配置、模型选择、数据准备到训练部署的完整流程

解密“混合专家模型” (MoE) 的全部魔法 在当今大语言模型 (LLM) 的竞赛中，您一定听说过 GPT-4、Mixtral 8x7B 这样的“巨无霸”。它们之所以能在保持惊人性能的同时实现高效推理

在人工智能快速发展的今天，越来越多企业开始部署自己的大语言模型。然而面对动辄数十亿参数的大模型，如何高效稳定地运行它们成为技术团队面临的共同挑战。

你是否曾因算力门槛而对大模型望而却步？想要尝试微调千亿/万亿参数的模型？那更是不敢想象。今天，这个困局正在被打破。

Qwen3-Coder 作为强大的编码 Agent，其本地部署和使用非常简单，搭配适配的命令行工具，能快速融入日常开发流程。以下是详细的安装配置步骤，以及常用命令与技巧。

作为一个新手，我深知初学者的痛点。所以这篇文章，我会用最直白的语言，带你从零开始，一步步搞懂Token到底是什么，为什么它如此重要。

本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥有专属的“文档问答机器人”

从GPT3演进到ChatGPT，从GPT4赋能GitHub Copilot的发展历程中，微调技术发挥了关键作用。 本文将系统解析微调（fine-tuning）的核心概念、实际应用价值，以及LoRA（L

这种统一设计确保了高效的协调，同时保持了边缘部署的简洁性。三个智能体分别负责评估是否需要检索、生成有效的查询以及选择适合 LLMs 的信息。

大型语言模型 (LLM) 无疑是当今科技领域最耀眼的明星。它们强大的自然语言处理和内容生成能力，正在重塑从搜索到创意工作的几乎所有行业。