一、引言 在大模型微调的全流程中，数据集是决定模型效果的核心要素，如同汽车的燃料 —— 优质燃料能让汽车高效运行，高质量数据集能让模型精准适配任务；反之，劣质燃料会导致汽车故障，低质量数据集会让模型性

LeetCode中等难度的链表经典题——删除链表的倒数第N个结点，这道题看似简单，但很容易踩坑，尤其是边界情况的处理，同时它也能帮我们巩固链表的核心操作，适合新手入门练习。 先看题目要求，帮大家梳理清

引言 在大模型微调技术中，LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）  是目前最受欢迎的参数高效微调方法。它解决了全参数微调算力成本高、容易导致灾难性遗忘的问题，让普通开发者也能借助

今天刷掘金，GLM-5 直接霸榜了。#5、#22、#37 全是它，标题一个比一个猛： "测完 GLM-5 我沉默了" "GLM-5 真够顶的：超 24 小时自己跑代码" "爆肝 2 天，用 GLM-5

LeetCode 难度为 Hard 的经典链表题——25. K个一组翻转链表，这道题是链表翻转的进阶题，考察对链表指针操作的熟练度，也是面试中的高频考点，很多人会在“组内翻转”“组间连接”“边

引言 在大模型微调的实践中，很多开发者都会遇到这样的问题：为每个任务单独训练一个模型，不仅耗时耗力，而且模型的泛化能力很差——换一个类似的任务，模型就“失灵”了。有没有一种方法，能让一个模型同时掌握多

作为AI博主，经常有读者问我：“懂了PPO原理，怎么落地到实际微调中？” 其实大模型微调的核心价值，从来都不在“纸上谈兵”的理论理解，而在亲手操盘的实战落地。PPO（近端策略优化）作为RLHF（人类反

如果不考虑网络传输慢的问题，我在 MySQL 里执行 `SELECT *` 一次性查 2000 万条数据，MySQL 的 Server 端会不会内存溢出（OOM）？

这两年 AVIF 格式逐渐流行起来，尤其是在追求极致压缩率的网站优化场景中。不过在实际使用时，不少人会遇到一个问题：某些平台、编辑软件或旧设备对 AVIF 的支持不够稳定。

作为一名经历过无数性能调优案例的工程师，我深知内存管理对Web应用性能的影响有多大。在最近的一个项目中，我们遇到了一个棘手的性能问题：系统在高并发下会出现周期性的延迟飙升，经过深入分析，发现问题根源竟

大家好，我是 Immerse，一名独立开发者、内容创作者、AGI 实践者。 关注公众号：沉浸式AI，获取最新文章（更多内容只在公众号更新） 个人网站：https://yaolifeng.com 也同步

什么是ScrollTo ScrollToPlugin 是 GSAP（GreenSock Animation Platform） 提供的一个轻量级但非常实用的插件，用于实现 平滑、可控的页面滚动动画——

引言 检索增强生成，也就是大家常说的RAG，早已不是停留在论文里的技术概念，而是实实在在走进了各行各业的AI应用核心。它最核心的价值，就是解决通用大模型的两大痛点：[知识滞后](https://zhi

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本文深入解析 React 的 useMemo 与 useCallback：通过缓存计算值和回调函数，精准控制重渲染时机。结合实际代码，展示如何避免因状态无关更新导致的冗余计算与子组件重复渲染

作为一名专注AI领域的博主，我经常收到新手的私信求助：想入门大模型微调，到底该选什么样的GPU？是选消费级显卡还是专业卡？显存多大才够用？其实，GPU选型没有统一答案，核心是匹配自己的微调需求、预算和

对于犯错 如诺不犯下大错何知其实有路可走呢 孙悟空要是没有推翻人参果树怎么知道原来南海有良方 每个人都是不行不行 不试试怎么就不行了 只要天没塌下来就不算完 每个人都陷入自身制造的漩涡中 对出来承担责

在数字化转型浪潮席卷全球的今天，软件测试已从开发流程的辅助环节跃升为保障产品质量的核心战场。测试数据管理（Test Data Management, TDM）作为支撑测试环节的关键技术体系，正通过自动

2025年的蛇年马上就要告于段落，2026年的马年正在挥挥招手，希望到来年的今天，四个方向的任务，能够一一实现，当然了，还是以自身工作为主，闲暇时光去完成这些flag，最后提前祝大家马年大吉，工作顺利

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