LLaMAPro結(jié)構(gòu)修改微調(diào)：針對特定領域深度優(yōu)化方案 在醫(yī)療報告自動生成、金融研報精準解讀等專業(yè)場景中，通用大語言模型的表現(xiàn)常常差強人意。即便經(jīng)過傳統(tǒng)LoRA微調(diào)，它們?nèi)噪y以穩(wěn)定輸出符合行業(yè)規(guī)范的術語和邏輯鏈條。問題的根源或許不在參數(shù)本身…

多語言支持方案：構(gòu)建全球化大模型 在今天這個AI模型動輒千億參數(shù)、應用場景遍布全球的時代，如何快速、高效地訓練和部署一個真正“懂世界”的大模型，已經(jīng)成為企業(yè)和開發(fā)者面臨的核心命題。尤其是面對中文、英文、阿拉伯語、印地語等數(shù)十種語言…

第一章：C/Rust 互操作內(nèi)存安全概述在系統(tǒng)編程領域，C 和 Rust 的互操作正變得日益普遍。Rust 以其強大的編譯時內(nèi)存安全保證著稱，而 C 語言則因廣泛存在的生態(tài)系統(tǒng)和底層控制能力被長期使用。當二者結(jié)合時，如何在保持接口兼容的同時…

視頻數(shù)據(jù)抽幀策略：關鍵幀提取與時間對齊 在構(gòu)建多模態(tài)大模型的今天，視頻處理正面臨一場“效率革命”。我們不再追求將整段高清視頻塞進模型——那不僅慢，而且浪費。真正聰明的做法是：用最少的幀，講清最多的故事。 想象…

支持Loss自定義：實現(xiàn)KL-Control等高級訓練目標 在大模型從“能生成”向“可控、可解釋、安全”的演進過程中，訓練目標的設計正變得越來越精細。傳統(tǒng)的交叉熵損失雖然在標準監(jiān)督任務中表現(xiàn)優(yōu)異，但在處理人類偏好對齊、風格一致性控制或知識保留…

PyTorch原生加速 vs vLLM：推理引擎性能橫向評測 在大模型落地日益深入的今天，一個看似簡單的問題卻反復困擾著工程團隊：為什么訓練好的模型一上線，響應就慢得像“卡頓的視頻通話”？更令人頭疼的是，明明顯存…

行業(yè)洞察：成都火鍋市場的“內(nèi)卷”與破局 作為中國火鍋文化的發(fā)源地之一，成都火鍋市場長期處于高度競爭狀態(tài)。據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，2025年成都火鍋門店數(shù)量突破3.2萬家，較2023年增長12%，但頭部品牌市占率不足15%，中小品…

從零開始搭建 uni-app 開發(fā)環(huán)境：HBuilderX 安裝實戰(zhàn)指南 你是否曾因為配置開發(fā)工具耗費半天時間，結(jié)果連第一個項目都跑不起來？ 在跨平臺開發(fā)的世界里，這幾乎是每個新手必經(jīng)的“入門劫”。尤其當你選擇的是 uni-app ——這個號…