大模型探员

作为一名长期深耕大模型落地的技术博主，我经常被粉丝问到：“博主，我们公司的数据都在内网，模型也是私有化部署的，微调（Fine-tuning）真的会有安全风险吗？” 今天，咱们不讲虚的，直接拆解为什么微

大家好，我是你们的 AI 技术博主。 很多开发者和企业在推动大模型落地时，第一反应往往是：“我要微调（Fine-tuning）！”仿佛只要投喂了自家数据，模型就能脱胎换骨，变成懂业务、会说话的“自己人

你好！我是你的AI技术博主。 很多粉丝私信问我：“大模型现在这么强，我直接用不就行了，为什么还要折腾张力？” 其实，通用大模型（如ChatGPT、Llama 3）就像一个**“刚毕业的博士后” ，理论

你好！我是你们的AI技术博主。在这个大模型（LLM）狂飙的时代，很多人发现：虽然ChatGPT、文心一言上知天文下知地理，但一旦问起自家的业务文档、私人的读书笔记，它们就开始“一本正经地胡说八道”。

大家好！我是你们的AI技术博主。 如果说 2023 年是大家被 GPT 的“博学”惊艳到的一年，那么 2024 到 2025 年就是大家集体吐槽大模型“胡说八道”的一年。你一定遇到过这种尴尬：问它你们

大家好，我是你们的AI技术博主。 如果说 2024 年是大家都在喊大模型口号的年份，那么 2026 年就是大模型真正“卷”进业务的决战年。很多开发者发现，直接用 GPT 或 Llama 效果虽然不错，

大家好，我是你们的AI技术博主。 在AI圈子里，流传着一句话： “垃圾进，垃圾出” 。 很多小伙伴在吃饭大模型时，会遇到这样的尴尬：明明找了几条数据，喂给模型后，它不但没变聪明，反而开始胡言乱语；或者

大家好！我是你们的AI技术博主。 在这个“全员大模型”的时代，很多人问我：“为什么我用了最强的GPT-4或者文心一句话，在处理公司内部业务时，还是感觉它在‘说漂亮的话’，给出不出实用的方案？” 其实，

大家好，欢迎来到我的AI技术频道！我是你们的AI炼金术搭档。 很多小伙伴最近在私修“大模型动作”这门课，但最常听到的抱怨就是：“博主，我明明投了几万条数据进去，为什么模型出来的效果‘一股机教味’？或者