刚在Jetson nano上面配置好了tensorflow，盘点一下我个人遇到的一些坑点，希望能够帮助大家少走弯路

LangChain 1.0重构结构化输出，以with_structured_output统一API，支持Tool与Provider双策略，联动Pydantic强校验，实现字段约束、非法数据自动修正及嵌套复杂结构解析，适配多模型与生产环境。

在大模型技术栈中，微调（Fine - tuning）是使预训练大模型适配特定领域任务的核心手段，而微调数据集作为模型训练的“燃料”，其构建的科学性与工程化程度直接决定微调效果上限。本文从流程、规模、工业实现、强化学习适配等维度，系统解析大模型微调数据集的构建技术。

在大语言模型（LLM）驱动的应用场景中，检索增强生成（RAG）技术愈发关键。而文本分割，作为RAG流程里的核心环节，直接影响着整个系统的性能与效果。接下来，我们将从文本分割的重要性、在RAG中的位置、不同分割方法以及实践建议等方面，进行全面且深入的剖析。

在人工智能技术飞速发展的当下，通用大模型无疑是最受关注的领域之一。它凭借强大的能力打破了传统 AI 模型的局限，为各行业的智能化升级提供了全新可能。本文将从通用大模型的定义出发，深入剖析其核心特点，并详细梳理常见的分类方式，带大家全面认识这一前沿技术。

在人工智能大模型飞速发展的今天，Transformer 架构无疑是撑起整个领域的 “基石”，而 MoE（Mixture of Experts）架构则凭借其独特的 “稀疏激活” 思路，成为突破大模型参数规模与计算效率瓶颈的 “关键引擎”。无论是 ChatGPT 背后的技术支撑，还是自动驾驶中的多模态感知，这两种架构都扮演着不可或缺的角色。本文将从核心原理、大模型设计逻辑和关键差异三个维度，带大家全面

在人工智能模型的开发流程中，微调是让预训练模型适配特定任务、提升性能的关键环节。而在微调的启动方式上，“冷启动” 和 “热启动” 是两个高频出现但容易混淆的概念。很多刚接触模型微调的开发者，常会疑惑二者的核心区别的适用场景。今天这篇博客，就用通俗易懂的语言拆解这两个概念，结合实际微调案例，帮你搞懂什么时候该用冷启动，什么时候该选热启动。

在大模型落地实践中，微调（Fine-tuning）是连接通用预训练能力与特定任务需求的关键环节。通过微调，我们能让在海量数据上预训练的模型 “适配” 具体业务场景，比如客服对话、代码生成、医学文献分析等。本文将系统梳理六种主流微调方式，从核心原理、参数调整逻辑到适用场景，帮你快速掌握不同方案的选型思路。

不同系列的显卡，适合的人群和做的事不一样，看下面的表就清楚啦

大型语言模型（LLM）参数规模极大，全参数微调存在诸多难题：- **成本高昂**：需存储和更新所有模型参数副本，训练开销大。- **部署困难**：每个任务都要存储完整模型副本，占用大量存储空间。- **资源需求高**：对计算资源和GPU内存要求严苛，普通设备难以支撑。