我们知道，大模型接口参数中，temperatue 是控制温度的，按理说，当temperature = 0时，温度最低，每次都取概率最大的那个，输出应保持一致。但在实际时，这种情况很少发生，每次输出还是

当微调术语成为学习的第一道门槛 "师兄，我想做一下模型微调，LoRA 和 P-Tuning 哪个效果好啊？" "这个要看你的数据量和任务类型。不过你先告诉我，Full Fine-tuning 和 Lo

显存计算为什么是一门玄学 "我的模型7B参数，24GB显存够不够？" "LoRA训练需要多少显存？" "QLoRA真的能让我用消费级显卡跑起来吗？" 这些问题在大模型开发的社区中每天都会出现，但答案往

甚至不需要我多说什么，Anthropic 这次扔出来的“深水炸弹”——Claude Opus 4.6，光是这一个案例就足以让整个技术圈炸锅： 16个智能体，没有任何人类插手，花了大概两万美金，两周时间

大家好，我是一个在上海经营了5年美甲店的90后老板。 说实话，开美甲店这五年，我见过太多同行倒闭。有的是技术不过关，有的是选址失误，但更多的，是输在了"不会营销"这件事上。 特别是每年的春节前夕，这本

"我们公司有大堆内部文档，想用大模型来做智能问答。有人说该用RAG，有人说该微调，我到底该听谁的？" 这个问题，在大模型应用的社区中几乎是每天都会出现的热门议题。支持RAG的人说："知识库可以实时更新

大家好，我是一个主营3C数码电商商家，在亚马逊、速卖通、独立站都有店铺。巅峰时期，一个月能出货3万单，净利润30多万。 但2024年下半年，我差点破产。 不是产品不行，也不是价格没优势，而是败在了一个

在人工智能领域，大模型微调已经成为企业级应用和学术研究的标配技术。然而，一个困扰着无数开发者和研究人员的核心问题是：如何判断微调是否真正有效？训练 loss 下降了，是否意味着模型真的变好了？答案远没

引言：从"玄学"到"科学"的跨越 当你花费数天时间微调一个大模型后，打开聊天界面测试效果，却发现模型要么在重复回答，要么在一本正经地胡说八道——这种感觉就像在黑暗中摸索，不知道模型到底有没有在进步。仅

我是一名深耕食品电商6年的老板。 主营礼盒、组合装、年货大礼包，春节年货节对我来说，不是一场促销活动，而是决定全年现金流的生死战。 在我身边，有做美妆的电商老板、做家居的电商老板、做服装的电商老板，大

我是一名公司行政，同时也兼顾单位的宣传工作。 在我身边，无论是企业的行政人员，还是人事部门的同事，大家都有一个共同的痛点： 经常需要做宣传海报，但又不是专业设计师。 通知海报、活动宣传、文化墙、培训资

本文深入解析指令微调（Instruction Tuning）技术：为何大模型擅续写却“听不懂人话”？因其预训练本质是预测下一个词；而指令微调通过高质量“指令-输入-输出”数据，让模型从自我中心转向用户

你是否曾在复杂的代码库中迷失，试图理清一个函数如何被三个服务调用，而每个服务又依赖五个不同的库？或者，当你试图为AI助手构建“理解”整个代码库的能力时，是否感到传统的数据结构力不从心？

本文深入解析LoRA微调核心参数（r、lora_alpha、target_modules、学习率等），从原理出发，结合任务复杂度与资源限制，提供实用设置策略与避坑指南，助你高效避开过拟合

第一章 将介绍 数据系统架构中的利弊权衡。我们将讨论不同类型的数据系统（例如，分析型与事务型），以及它们在云环境中的运行方式。

和 ChatGPT 的 Deep Research 比起来，Gemini Deep Research 在某些学术使用场景下确实更有优势。 我们选了最常见的四大学术应用场景，对 Gemini Deep

ERNIE 5.0 Technical Report ERNIE 5.0 技术报告 本报告介绍了 ERNIE 5.0，这是一个原生自回归的基础模型，专为跨文本、图像、视频和音频的统一多模态理解与生成而

491非递减子序列 1.递归三部曲 2.去重的关键要素 46.全排列 1.递归三部曲 2.需要引入used数组来对使用过的字符进行标记 47 全排列Ⅱ 1.重点在于去重！！！

故障注入测试用来模拟各种故障情形，以测试系统在这些情形下的行为和恢复能力。在使用Hibernate进行故障注入测试时，可以模拟数据库连接中断、事务失败等故障情形。我们可以使用一些工具，如Chaos M

针对Grafana Enterprise严重权限提升漏洞（CVE-2025-41115）的Python利用脚本。该漏洞允许攻击者通过SCIM接口覆盖用户UID，实现管理员账户接管。适用于授权安全测试。