通过Token分析推测LLM训练数据污染的技术，为我们打开了解析模型"黑盒"的新窗口。这项研究不仅揭示了当前主流LLM中普遍存在的数据污染问题，更重要的是提供了一套可操作、可验证的技术框架来量化评估这一问题。研究结果表明，GPT-4o等先进模型的中文训练数据中，特定类型的污染内容可能占到相当比例（如"波多野结衣"相关内容的0.5%），这一发现对LLM的安全部署和合规使用具有重要警示意义。

ModelEngine提供从数据处理、知识生成，到模型微调和部署，以及RAG（Retrieval Augmented Generation）应用开发的AI训推全流程工具链，用于缩短从数据到模型、 数据到AI应用的落地周期。ModelEngine提供低代码编排、灵活的执行调度、高性能 数据总线等技术，结合内置的数据处理算子、RAG框架以及广泛的生态能力，为数据 开发工程师、模型开发工程师、应用开发工

监督微调(SFT)面试指南精要 监督微调(SFT)是使通用大模型适应特定任务的关键技术，在面试中常被考察。本文概述了SFT的核心要点： 基础概念： SFT位于预训练与RLHF之间，使用标注数据调整模型 相比预训练，SFT数据量小、学习率低、目标特定 与提示学习相比，SFT更新模型参数而非仅调整提示 技术原理： 目标函数基于最大似然估计 需防止灾难性遗忘，采用小学习率、正则化等策略 学习率调度策略需

本文对比分析了四款主流大模型推理框架。SGLang v0.4通过零开销批处理等技术实现最高1.9倍性能提升，适合企业级高并发场景。Ollama基于llama.cpp开发，提供1700+模型支持，安装简单适合个人开发者。VLLM采用PagedAttention技术，多GPU性能优异但仅支持Linux。LLaMA.cpp支持多级量化，在边缘设备表现突出。各框架在性能、易用性、适用场景等方面各具优势，用

Unsloth 是一个高效的语言模型微调工具，支持全微调、预训练以及4-bit、8-bit和16-bit的训练。其内核采用OpenAI的Triton语言编写，并配备了手动反向传播引擎，确保精确度无损失。Unsloth兼容2018年及以后的NVIDIA GPU，最低要求CUDA能力7.0，支持Linux和Windows系统。通过Bitsandbytes，它还支持4位和16位的QLoRA/LoRA微调

Kimi K2 全面解析：开源大模型的突破与落地 Moonshot AI推出的 Kimi K2 采用 万亿MoE稀疏架构（推理仅激活32B参数），搭配自研 MuonClip优化器 实现稳定训练，支持128K长文本与工具调用。性能上，在编程（SWE-Bench 65.8%）、数学（Math-500 97.4%）和Agent任务（TAU2 70.6%）超越GPT-4.1等闭源模型。其 API成本仅为竞

医疗模型测评关键指标解析 在医疗AI模型中，**召回率（Recall）是核心指标，衡量模型识别真实患者的能力（召回率=TP/(TP+FN)）。高召回率对避免漏诊至关重要，尤其在重症筛查中常需超过85%。与之平衡的精确率（Precision）**反映预测阳性的可靠性（TP/(TP+FP)），用于减少误诊。**准确率（Accuracy）**易受数据不平衡影响，需谨慎使用。 F1-score调和精确率与

本文介绍了一套针对DeepSeek-Qwen3 32B大模型的高性能生产级部署配置方案。该方案基于vLLM推理引擎，通过环境变量和启动参数实现了多项优化：采用FlashInfer注意力后端和AWQ量化技术显著提升性能；配置4块GPU实现张量并行；启用前缀缓存优化重复提示场景；设置96%显存利用率最大化吞吐；支持32K长上下文。整个方案在Kubernetes生产环境中运行，集成监控代理，平衡了吞吐量

摘要： 手动停止大模型流式输出的有效方法是关闭EventSource连接。本文提供核心实现代码： 基础实现：通过eventSource.close()关闭连接，包含完整的StreamController类，处理消息接收、错误和自动清理 React示例：展示在组件中使用useRef管理EventSource，实现开始/停止流式请求功能，并自动清理资源 关键点：无论使用原生JS还是框架，核心都是及时关

火山引擎DataFinder是一款企业级用户行为分析平台，提供全域数据采集、智能分析建模与场景化应用。其核心功能包括多端多源数据采集、10+分析模型及58套行业模板，支持秒级响应千亿级数据。技术架构创新体现在多ID映射、动态统计口径和集成生态，提升分析精准度40%。行业解决方案覆盖汽车、金融、零售等领域，如车机性能优化30%、金融转化率提升15%。作为数据飞轮核心引擎，DataFinder通过降本