大模型探员

作为AI圈的一个混迹的博主，我经常被问到一个灵魂·问：“博主，我们现在的多任务模型，某些任务表现总是不好，是不是应该把Backbone拆开？” 这其实是多任务学习（MTL）中最经典的**“合久必分”*

大家好，我是你们的AI技术博主。 在电商、金融、旅游等行业，大家一定都和智能客服打过交道。但令人遗憾的是，很多客服机器人的焦距往往像个“人工智障”：当一位焦急流程的顾客输入： “我的订单U2942怎么

大家好，我是你们的AI技术博主。 在很多大模型开发团队的认知里，隐私泄露训练通常会觉得隐私被整理为“预阶段”的锅——是模型在“读万卷书”的时候花了太多未经清理的互联网深层数据大家。普遍认为，自己业务细

你好！我是你的AI技术博主。今天我们要聊的，是现在AI圈子里最火、也最让开发者“上头”的话题——大模型驱动（Fine-tuning） 。 很多小伙伴问我：“大模型预训练动几乎几百万样子，我等凡人怎么参

大家好，我是你们的AI技术博主双子座。 最近大模型（LLM）圈子有一个很火的段子：基础模型像个“博学但木讷的天才”，更大模型像“懂事圆且滑的管家”，而专用模型则皮“深藏不露的扫地僧”。 很多刚入行的开

很多朋友在玩大模型的时候都会发现一个现象：现在的开源模型（如Llama 3或Qwen）虽然“背”了几万亿词汇，知识量惊人，但刚下产线的时候往往像个“书呆子”——说话生硬、抓不住重点，甚至偶尔会蹦出点胡

大家好！我是你们的AI技术博主。如果说大模型（LLM）是AI的“大脑”，那么**利用数据库（向量数据库）**就是它的“长期记忆”。 在这个RAG（搜索增强生成）横行的时代，如果你还没有搞懂数据库，可能

你好！我是你的AI技术博主。 在这个“万物皆可嵌入（Embedding）”的时代，如果你还在用传统的关键词搜索处理图片、视频或者长文本那么，就像在用放大镜在大海里寻找特定的那条鱼。今天，我们要聊的是大

大家好！我是你们的AI技术博主。 2026年，大模型（LLM）已经不再是少数大厂的“实验室玩具”，而是各行各业都在尝试落地的“新基建”。但很多小伙伴在踏出第一步时就懵了：想给公司做一个初始化知识库，或