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大模型微调工程实践2026:从SFT到DPO的完整技术路线图
## 引言:微调不是万能药,但很多时候不可缺少 "我们能不能直接用 Prompt Engineering 代替微调?"——这是 2026 年企业 AI 团队最常问的问题之一。 答案是:**在很多场
AI Agent状态机设计2026:构建可预测、可调试的智能体工作流
## 引言:为什么 Agent 需要状态机 一个没有状态管理的 Agent 是"随机游走"的 Agent。它可能陷入无限循环、无法从失败中恢复、产生前后矛盾的行动,或者在复杂任务中"失忆"。 状态
向量数据库工程实战2026:Qdrant生产级部署与性能调优完全指南
## 引言:向量数据库选型已成定局,工程深度成关键 2026 年,Qdrant 已经成为企业级 RAG 和 AI 应用的主流向量数据库选型之一。但大多数团队还停留在"会用"的阶段——能跑基础的 up
AI应用安全工程2026:从Prompt注入防御到企业级安全体系
## 引言:AI 安全不是可选项 2026 年,企业 AI 应用的安全威胁已经从"理论风险"变成了"真实事故"。Prompt 注入攻击、数据泄露、越权访问……这些问题已经在真实生产环境中造成严重损失
LLM流式输出工程进阶2026:从SSE到多模态实时渲染的完整实战
## 引言:流式输出为什么重要 用户等待 AI 回复的体验,很大程度上取决于两个指标:TTFT(首字符时间)和感知流畅度。一个 30 秒才显示完整回复的界面,远不如一个几百毫秒就开始"打字"的界面体
语音转文字工具,推荐收藏!
上次有小伙伴说用了某大厂的语音转文字的软件,发现不开会员的话有时长、字数限制,于是我推荐了这款小白转文字的工具。 这款软件作者宣布:免费转文100年,也就相当于永久可用了
独立开发者的"白标 AI 工作台"方案:Docker 一把梭,4c8g 单机 10 分钟跑起来(三千AI智能体 v25.3.5 实测)
三千AI智能体:买断式、可绑域名的多模态 AI 工作台发行包。4核8G + Docker 10分钟跑起来,License绑域名不绑服务器,独立开发者千元级买断即可向客户白标交付。
Agentic RAG系统工程2026:让检索具备推理与规划能力
## 引言:基础 RAG 的天花板 标准 RAG(Retrieval-Augmented Generation)的工作模式很简单:用户问题 → 向量检索 → 拼接上下文 → 生成回答。这个模式解决了
Function Calling高级工程实践:让大模型精准驱动复杂工具链
## 引言:从"聊天"到"做事"的关键一步 大模型真正进入生产系统,靠的不是它能说多少漂亮话,而是它能不能精准地调用工具完成任务。Function Calling(也称 Tool Use)是连接 L
AI推理优化工程2026:从模型压缩到推理加速的完整实战指南
## 引言:推理成本的现实困境 大模型的训练成本是一次性的,但推理成本是持续的。一家中型企业每天调用 GPT-4 级别模型处理 100 万次请求,月均 API 费用可能高达数十万元。更糟糕的是,许多
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学习 AutoML——AutoML 的兴起与现状
正如你在第 1 章中看到的,自动化机器学习代表了人工智能领域中的一次重要范式转变。本章将追踪 AutoML 经过三个不同代际的发展过程——从早期学术实验,到今天企业级可用的平台——并考察塑造这一领域的
Embedding 与向量数据库
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学习 AutoML——什么是自动化机器学习?
当我刚进入机器学习领域时,构建一个模型意味着要花上好几天,有时对于复杂问题甚至会拖到好几周,去仔细选择和创建特征、调优超参数,并尝试不同的模型架构。本章将探讨 AutoML 正在如何改变这一现实。 在
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【大模型基础设施工程】25:大模型基础设施未来
写在最前 这是本系列的第 25 篇,也是收官篇。 前 24 篇我们从 GPU 体系结构、CUDA 生态、互联网络讲到训练并行、MoE、RLHF;从推理引擎、PagedAttention、vLLM/SG
Signal #5:执行开始接管软件,界面退居为观测层
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