摘要：大模型微调中常见的OOM问题往往源于对显存消耗的线性误判。batch size和sequence length并非独立变量，而是相互放大的乘法因子。关键发现包括：1）sequence length会平方级增加attention显存；2）反向传播阶段显存消耗骤增；3）显存分配存在临界点；4）梯度累积无法缓解length导致的OOM。工程建议：优先缩短sequence length而非减小bat

摘要：研究发现，大模型隐私泄露风险往往在微调阶段而非预训练阶段显现。微调不会创造新隐私信息，而是放大模型已有的信息模式，使其更稳定地复现潜在隐私内容。LoRA等高效微调方法尤其容易集中放大特定行为模式，导致原本模糊的隐私痕迹变得具体且稳定。评估时需关注"输出具体度"变化，而非仅检测直接泄露。建议将微调视为"信号放大器"而非"安全放大器"，

摘要： 大模型工程中，显存问题频繁出现，但根源往往不是模型本身过大，而是资源使用方式不当。显存紧张通常是系统设计问题的信号，而非单纯资源不足。常见误区包括：过度压榨显存、忽视非参数占用（如KV cache）、沿用训练期习惯、并行处理而非分阶段判断、用显存弥补设计缺陷。解决显存问题的关键在于优化系统架构，通过策略性判断和分阶段处理来减少资源浪费。显存报警应被视为改进系统设计的契机，而非单纯的技术障碍

摘要：AI项目能否长期存活的关键不在于模型性能，而在于系统设计。许多技术先进的项目快速失败，恰恰是因为过度依赖模型能力而忽视了生存问题。真正持久的项目具有四大特征：清晰的责任边界（明确模型不该做什么）、接受并管理不确定性、严格控制复杂度、建立有效的止损机制。此外，成功的项目往往在模型表现优异时保持克制，避免过度扩张。项目存活的核心是工程理性——模型决定上限，而系统设计决定下限。只有平衡技术能力与风

摘要 当AI工程中的技术名词（LoRA、PPO、DPO、RAG）从解决方案变成思维陷阱时，它们就从助力变成了风险。这些技术本质上是"放大器"，会放大已有的正确或错误。危险信号出现在：用LoRA掩盖数据问题、让PPO替代系统约束、用DPO固化主观偏好、将RAG误认为理解能力。最关键的警示是当技术名词主导讨论而忽略问题本质时。成熟工程师应坚持一个原则：能清晰描述问题本身才是采用技术

本文揭示了客服系统从开发到稳定运行的真实演进过程。通过七个阶段的剖析，指出客服系统并非一次性设计完成，而是在实践中不断迭代优化。初期系统往往过度依赖AI模型，导致频繁事故；成熟系统则通过建立策略层、明确风险边界，让模型回归其适合的表达层功能。最终稳定的客服系统不追求完美无错，而是构建可控的自动化流程，将责任从模型转移到系统设计本身。这一过程体现了工程思维从技术驱动到责任驱动的转变，是客服系统走向成

摘要：大模型应用中的责任边界与系统设计 在AI大模型应用中，一个常见误区是将系统级责任错误地交由模型承担。本文指出六类不应由模型背锅的场景：1）合规与法律风险，应由规则引擎而非模型承担；2）问题应答判断，需系统层进行风险分类；3）极端输入防御，需前置过滤而非依赖模型学习；4）业务规则执行，需确定性系统而非概率输出；5）兜底逻辑，应明确失败而非交给模型；6）行为一致性，需系统锁定而非调参。成熟团队应

本文探讨了在AI模型微调过程中过度依赖参数调整的误区。作者指出，参数只能改变模型内部行为，但无法解决系统层面的根本问题，并列举了六类不应靠参数解决的问题：数据偏差、评估体系错误、系统约束缺失、RAG检索问题、不可解释行为以及拒绝能力不足。文章强调，当模型效果不佳时，工程师应首先判断问题是否属于数据、评估或系统设计层面，而非盲目调参。最后提出一个实用自检清单，建议团队在调参前先明确问题本质，避免陷入

文章摘要：大模型微调过程中，loss下降并不等同于模型更安全可靠。loss仅反映模型对训练数据的拟合程度，而非业务风险控制能力。实际工程中，模型可能因过度拟合高频模板而变得更自信、更敢答，导致边界问题和风险上升。建议建立独立的行为评估体系，重点关注拒答率、自信度和越界率等指标，而非单纯依赖loss判断模型安全性。loss只能作为训练稳定性的参考，真正的安全需要专门的行为测试来验证。

智能客服系统微调需谨慎：关键在于风险管理而非能力提升 智能客服系统建设常陷入误区，将大模型微调视为提升能力的"万能药"。然而，客服场景的核心是"处理得当"而非简单问答，涉及规则遵循、情绪安抚、风险边界把控等多维度考量。不当的微调可能固化历史数据中的随意性，导致输出不稳定、边界模糊等问题。真正有效的微调应聚焦于三类场景：稳定输出风格、处理规则明确的高频问题、优