阿尔的代码屋

本节我们将理论付诸实践，利用 LlamaIndex 的 ReAct 框架和 Qwen3 模型，手搓一个全自动的博客监控 Agent。通过为大模型接入 RSS 读取、邮件与微信发送等外部工具，让它从‘聊

基础理论结束，咱们今天的重心是使用快速高效的微调库Unsloth在Kaggle的T4显卡上，用15分钟将Qwen3-4B模型微调成认主咱们的专属模型。

RAG 虽好，但无法改变模型的“性格”。本文通过实操对比 Base 模型与 Instruct 模型，揭秘大模型“炼丹”的核心心法——微调 (SFT)，并解析大模型从预训练到对齐的完整生命周期

大模型应用开发必修课！本文通过通俗易懂的案例详解 RAG (检索增强生成) 的核心原理，对比 LlamaIndex 与 LangChain 的优劣，并手把手在kaggle下实现企业级RAG

会跑代码还不够，我们要懂原理。本文从 Transformer 的底层视角出发，图解从位置编码到注意力机制的全流程；并基于 Kaggle 平台，深入拆解 HuggingFace Transformers

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