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面试完后，再看这个问题，只能说一开始确实不知天高地厚了一点，没一点[NLP]经验还想弄大模型。不过好歹看了几天[八股]，面试官的问题也答出来一点，所以也恬着脸写一下面经。1、首先就是自我介绍，介绍项目经历。[英语四六级]，编程语言。2、你更熟悉的深度学习框架是什么？为什么选择它？3、然后是关于大模型的整体架构4、有哪些省内存的大语言模型训练方法？在[消费级显卡]上训练大模型的方法有了解过吗5、是否

基于大模型的总结能力，可以为人工客服提供坐席辅助、工单预填、前情摘要等能力，提升坐席人员的工作效率，降低客户通话时长。

知识图谱与大语言模型通过检索增强生成(RAG)技术结合，将LLM的语言能力与知识图谱的结构化事实连接，解决LLM缺乏企业实际数据的问题。这一技术应用于客户服务、业务决策和语义搜索，能提供精准、一致的回答，提高决策效率，并通过实际案例展示其如何将AI从"听起来聪明"转变为真正理解企业业务，为企业构建可扩展、可靠的企业级智能基础。

文章摘要：Qwen3开源了8个不同规模的模型，包括MOE和Dense架构，支持混合思维模式、119种语言和增强的Agent能力。部署环境推荐使用单机4张4090显卡运行BF16格式的Qwen3-32B模型，支持10并发96k上下文。文章详细介绍了Docker部署命令及参数配置，并对比了推理模式和非推理模式的推荐参数。此外，还提供了MOE架构的其他部署方案，如vLLM、sglang等，以及Qwen3

本文提出KeyKnowledgeRAG（K2RAG）框架，通过结合知识图谱、混合检索和文本摘要技术增强大型语言模型（LLMs）的知识扩展能力。K2RAG在预处理阶段采用文档摘要将语料库平均缩减89%，使训练时间减少93%，知识图谱创建时间从18小时降至1小时。实验表明，该方法在MultiHop-RAG数据集上达到0.57的平均答案相似度（最高Q3达0.82），执行时间比传统知识图谱搜索快40%，且

SGLang是2025年推出的专为千亿级参数模型设计的运行框架，通过编译优化、内存管理和分布式执行三大核心技术，实现模型推理效率的显著提升。该框架采用四层分层架构，包含编译优化器、内存管理系统和分布式执行引擎等核心组件，支持INT8/INT4量化、连续批处理等关键技术。以Qwen3-32B为例，SGLang可实现3.1倍吞吐量提升、40%内存占用降低，并在8张A100显卡上完成高效部署。框架支持多

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

感知（Perception）：能读取环境，比如读取网页数据、识别用户输入、接入 API；思考（Reasoning/Planning）：理解任务目标，规划出行动步骤；行动（Action）：调工具、查资料、发消息、写入数据库……直接执行任务。有了这三步，智能体才不是“一个会说话的大模型”，而是真正的“能落地执行的工作代理人”。多个 Agent 分工协作，每个智能体负责一个角色或任务节点，像一个“虚拟团

人工智能的发展有两大经典的流派，一个叫符号主义，一个叫连接主义。知识图谱是经典的符号主义，把知识符号化，通过三元组描述知识和知识之间的关系，再构建成巨大的知识网络，这是知识的显性表达。大模型是连接主义的最新成果，但是它的知识是隐性表达，知识直接存储到模型的神经网络参数中，人不可读。这两种知识表达方式有巨大的差别，也有各自的优势。