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2026年最火的大模型应用方向，看完这篇你就全懂了
当ChatGPT横空出世时，人们惊叹于其强大的对话能力。但很快，大家发现单纯的对话并不是AI的终极形态。能够自主规划、执行任务、与外部世界交互的智能Agent，正在成为大模型应用的下一个风口。
从"续写机器"到"智能助手"：一文讲透指令微调背后的魔法
大模型与人类的交互，正在因为指令微调而变得更加自然和高效。曾经"听不懂人话"的续写机器，已经成长为能够理解指令、完成任务的专业助手。而这一切的背后，正是指令微调这项关键技术在默默发挥作用。
还在用传统数据库？这才是AI时代的数据存储新范式
每秒查询数（QPS）衡量系统的吞吐量，表示单位时间内能够处理的查询数量。高QPS意味着系统能够支持更多的并发用户，是系统容量规划的重要依据。选择合适的评估指标对于优化向量数据库的部署效果至关重要。
PPO还是DPO？一篇讲透两种大模型对齐方案的优缺点
对于资源有限的小团队或个人开发者，DPO是更加友好的选择。DPO的实现简单，资源消耗低，训练稳定，这些特点使得没有专业强化学习背景的开发者也能够成功完成偏好对齐任务。
不仅是聊天：大模型微调在垂直领域的四大杀手级应用
从通用智能到专家系统的跨越 大语言模型的飞速发展正在重塑人工智能的应用版图。从最初仅能进行简单对话的聊天机器人，到如今能够写代码、分析数据、辅助决策的智能助手，大模型展现出了惊人的能力边界扩展。
告别显存焦虑！学会这5招，消费级显卡也能跑大模型微调
显存优化技术通过各种手段降低训练过程中的显存占用，使得在消费级GPU上微调大模型成为可能。本文将介绍主流的显存优化技术及其原理，帮助读者掌握这一关键技能。
炼丹师手册——LoRA/QLoRA核心超参数设置详解与避坑指南
参数调好了是神器，调不好是玄学 LoRA技术的出现让大模型微调从"贵族游戏"变成了"平民运动"，但也带来了新的问题：原本全参数微调只需要调学习率和batch size。
框架选错全白费：主流微调工具横向对比与选型指南
在大模型微调领域，选择一个合适的框架往往决定了整个项目的效率和上限。市场上存在多种微调框架，它们各有特色、各有侧重，从轻量级的 PEFT 到全功能的 DeepSpeed，从专注中文的 SWIFT 到生
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2026-01-05
