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你有没有一种感觉：这些模型生成的内容越来越“像人话”，但又不太像“有思想”？ 这不是错觉。。。。。。

生成式 AI 应用在落地过程中，内容安全永远是不可忽视的一环。尤其是当你用的是像 DeepSeek-R1 这种开源大模型，模型本身能力很强，但安全策略必须你自己兜底。 不管模型能力多强，拿到生产环境里

预训练最常见的误解： "把模型结构写好 → 填上 tokenizer → 用 huggingface 跑起来就算训练了。" —— 错。真要训练大模型，面对的不是“代码能不能跑”，而是。。。

为什么大多数智能体平台不能真正“干活”？核心问题是：缺乏可调用的工具与清晰的执行结构。本文带你从实际项目出发，构建一个真正能生成报告、自动发邮件的数字员工。

本篇分享：在移动云平台上模型完整部署流程，从代码上传、训练配置到推理服务与Web接入，全链路可复用，适合企业实战落地与个人模型上线参考。

本篇适合做llm训练项目前整理思路，介绍从怎么选学习率、设置 epoch 开始，到训练脚本怎么写、平台怎么配，再到用 LoRA 轻量化微调、做效果评估、导出模型部署。

如果你之前关注过亚马逊云科技的 AI 战略，你可能会记得，去年 re:Invent 大会上 Amazon CEO Andy Jassy 提出过三个关于 AI 应用落地的关键点：

记录一次”有趣的“大模型辅助离线环境配置的经历。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

我发现，现在很多文章，越来越无法分辨是不是由大模型写的，或者其中占比是多少。 今天看到消息：GPT-4.5 被 73% 的人误认为人类，又被震惊了！ 别说写文章这种长篇大论了，以后聊天，也不知道对方是

本文深入解析GPT-4o生成吉卜力风格图像的技术原理，涵盖Transformer架构、多模态对齐机制、扩散模型生成流程，以及模型如何通过大规模图文数据学习风格特征。文章结合结构图与案例

现在的大模型落地不理想，真正的落地，应该是落地到各个企业、各个生产环节，想一想：比如在浏览器中命令大模型处理公司 ERP 系统的内容 —— 帮我总结公司会议关键信息、帮我分析一下系统数据趋势。。。

废话背景不多说，直接开冲！本文通过一个实践，详细展示如何利用阿里云ECS、Trae SSH以及AI指令，从零开始快速搭建一个技术社区的Python Web应用。

最近有个感触就是：大模型想要落地，还得是依靠工作流。 众所周知，大模型是通用模型，大小公司要么是卖模型的、要么是买模型的，大家发现在专业场景下，大模型处理还是乏力。 融合大模型的重心似乎没有侧重在

我们常看到「困惑度」。它像一把标尺，衡量着AI生成文本的流畅度，决定着模型能否在手机端运行的生死线。 今天本篇将揭开这个指标的面纱

2025年初，大模型生态最火的莫过于 DeepSeek 的出圈了！ 这家2023年7月才成立的公司，可以说是以一己之力，扭转了主流大模型竞争的方向与局面。 它靠纯强化学习训练框架，硬是把1750亿参数

DeepSeek 自今年1月R1模型发布后，日活用户突破4000万，服务器负载远超预期。官方服务的卡顿问题已成为用户痛点，我们常常都会遇到"服务器繁忙，请稍后重试"提示，尤其在工作日高峰期

低代码平台曾像自助火锅拯救厨房小白一样解救过许多人。。。然而，当低代码还在用乐高积木搭房子时，大模型编码已经掏出3D打印机开始造电梯了。。。

可以说 DeepSeek通过“大模型强化学习+小模型蒸馏”的技术路径，不仅能与OpenAI的正面竞争，更提供了一个新的大模型研发思路。本篇一起来深入了解一下：何谓 DeepSeek “蒸馏”？

最近这些天被 DeepSeek 刷屏了，简而言之， DeepSeek 用超低的成本实现了和 ChatGPT o1 类似的效果，在多项测评中甚至还能领先，且它还是开源的！ 这对于当前大模型来说，简直是爆

许多开发者开始通过定制化的调优提升模型性能。 微调虽然能够提高模型的专门性，但也面临问题。。。。本篇介绍RAG BM25 算法和重排技术。