DeepSeek与北大联合发布Engram架构，将语言理解分为"推理"和"知识"两部分。通过2-Grams/3-Grams分词和Multi-Head Hash存储短语，结合Context-aware Gating机制解决多义词问题。Engram将传统模型中用于"组合固定短语"的大量…

WeKnora通过知识图谱增强大模型检索能力，采用LLM驱动实体和关系抽取，构建文档块关系网络。系统支持并发处理，使用PMIStrength混合算法计算关系权重，实现直接关联和间接关联查询，并提供可视化展示。这一GraphRAG方案解决…

本文详解大模型训练三阶段（预训练、SFT微调、强化学习）及AI训练师工作。重点讲解项目落地流程：需求承接、标注规则制定（安全性、指令遵循、准确性等维度）、数据筛选与标注管理、质量控制与迭代。以SFT项目为例&#xf…

本文详细介绍了AI产品经理与传统产品经理的区别，强调"懂技术"是AI产品经理的必要条件。文章阐述了AI产品经理的职责、类型（软件/硬件产品经理）、必备技能（技术能力、数据分析、业务sense）以及成为路径。最后…

DeepSeek推出的MODEL1项目代表了一次大模型架构的跃迁，而非简单版本升级。它摒弃了Transformer架构，转向融合状态空间模型(SSM)与强化学习推理单元的新范式，引入可微分状态记忆体和递归推理单元，支持长程规划和动态状态追踪。若成…

STEM是由CMU与Meta开发的新型大模型稀疏架构，将FFN层的上投影矩阵替换为基于token ID的静态查找表，避免了MoE的动态路由问题。这种方法提升了计算效率(减少1/3计算量)、训练稳定性和知识可编辑性，同时具备"测试时容量扩展"特性&…

本文系统介绍LLM微调技术，特别是指令监督微调(SFT)方法。以LLaMA Factory为工具，详细演示从数据准备、格式化，到全量微调(Full FT)和参数高效微调(PEFT/LoRA)训练，最后通过API部署上线的完整流程。提供详细配置示例和代码片段&…

1.vue是一个用于构建用户界面的渐进式框架构建用户界面：基于数据动态渲染页面渐进式：循序渐进框架：一套完整的项目解决方案vue使用方式：1.vue核心包开发——场景： 局部，模块改造 2.vue核心包&vu…