本文探讨了使用LLaMA-Factory微调ChineseTinyLLM(CT-LLM)-2B模型的中文核心能力提升方法。通过整合高质量中文数据集COIG-CQIA和OL-CC，以及英文数据集OpenHermesPreferences，设计了三种中英文数据配比方案。实验采用Qwen2.5-7B进行数据质量评估，使用困惑度指标过滤噪声数据。微调结果显示，中英2:1配比方案在BLEU-4和ROUGE指

不止于“跑通”，更要“极致”.大模型部署的核心，不是能跑就行，而是把硬件潜力发挥到极致。这是一套可直接用于生产环境的部署方案：既能承载 MoE 权重，也能稳住长文本场景，同时让 MoE 的推理性能真正跑出来。这套方案不仅适用于GLM-4.6V，更可迁移到其他VLM模型，为高并发多模态服务提供了可直接落地的参考。如果你也在部署大模型时遇到算力浪费、显存不足等问题，不妨试试这套方案，让你的 H100

本文以DeepSeek-OCR-2为例，详解其核心特性、本地部署及vLLM推理实战。并延伸后处理策略，涵盖数据清洗、RAG优化到多模态检索，打通从“读出来”到“用起来”的全链路，为高质量数据集构建提供实战指南。有了OCR工具等统一格式后，接下来数据处理流程的重要工作就是构建数据集了，下篇内容笔者将分享当前通用的数据处理工具EasyDataset, 大家敬请期待~

本篇内容以EasyDataset工具为例，系统介绍了问答对数据集的完整生成流程：从问题生成（支持单条/批量、三种算法）、答案生成（含思维链、多轮对话），到采用“自动化初筛+人工抽检+迭代优化”策略进行质量评估，最后导出Alpaca或ShareGPT标准格式，为模型微调提供高质量数据。到此数据集构建的基本工具指南笔者就介绍完全，下一篇文章开始将正式介绍大模型训练相关工具，大家敬请期待~

本文详细介绍了EasyDataset工具在大模型训练数据预处理中的应用。作为专为领域数据集构建设计的工具，EasyDataset实现了从文献解析到数据集构造的全流程闭环，具备智能文献处理、领域标签体系、智能数据生成等核心功能。 文章重点讲解了： 安装配置流程，支持Windows/macOS/Linux系统 文本处理核心步骤： 支持Markdown/PDF/DOCX/TXT格式 提供多种智能分块策略

如今的大模型就像是一个功能强大的“万能API”，能够通过简单的接口调用即可实现诗歌创作、问题解答、代码编写甚至哲学思辨等复杂任务。实现这一切的关键，在于一套标准化的调用方式——即笔者今天要深入介绍的OpenAI格式。OpenAI格式如今已成为绝大多数主流大模型API调用的事实标准，它如同AI领域的“通用语言”或“普通话”，使得不同厂商、不同架构的大模型能够以统一的通信方式与用户交互，极大地降低了开

本文系统解读了大模型的文件结构与工作原理。首先介绍了大模型研究的常用平台HuggingFace和ModelScope，并以Qwen3-8B为例详细解析了模型文件的组成，包括权重文件(.safetensors)、配置文件(config.json)、分词器文件(tokenizer.json)等。文章深入剖析了大模型生成文本的自回归原理，展示了从输入分词到Token预测的完整流程。通过实战代码演示了模型

摘要： 论文《Infrared Small Target Detection with Scale and Location Sensitivity》提出了一种针对红外小目标检测（IRSTD）的新方法，重点解决微小目标在复杂背景中易被淹没的难题。通过设计尺度与位置敏感网络，模型结合多尺度分层融合和位置敏感解码器，显著提升了目标检测精度与定位能力。核心技术包括多尺度特征融合、上下文感知模块及细节增强

语义分割模型在训练和测试数据来自同一领域（如晴天）时表现优异，但当遇到未见过的领域（如雨天、雪天）时，性能会因“领域偏移”（Domain Shift）问题而急剧下降。为了解决这一挑战，该论文提出了一种全新的文本查询驱动（Textual query-driven）的分割范式。该模型的核心思想是，不再仅仅依赖像素信息进行学习，而是将分割任务重新构建为一个通过文本查询匹配目标的过程。

论文《FBRT-YOLO: Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection》提出了一种针对航拍图像目标检测的优化方法。针对航拍场景中小目标密集、尺度变化大等挑战，该研究通过轻量化网络设计、增强的多尺度特征融合、专设小目标检测层以及注意力机制等技术，显著提升了检测速度和精度。实验表明，FBRT-YOLO在保持高精度的同时实现了更快的处理速