文章提供AI大模型系统化学习路径，涵盖数学基础、编程工具、机器学习基础、Transformer架构、预训练微调技术、模型训练全流程及行业落地挑战。推荐丰富学习资源，包括书籍课程、开源项目和社区论坛，强调理论与实践结合的重要性，帮助开发者从入门到精通大模型技术。

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开源大模型微调与部署指南：本文介绍了开源大模型的概念特点（公开权重架构但训练过程不透明），并重点讲解LLaMA Factory工具的使用方法。内容包括：1）支持多种模型和训练算法；2）数据集准备（Alpaca/ShareGPT格式）；3）完整微调流程（安装、训练、评估）；4）模型优化技术（量化、合并）；5）部署方案（GGUF转换、Ollama等）。为开发者提供从模型微调到应用落地的全流程解决方案。

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DeepSeek-OCR提出了一种创新的大模型架构，通过视觉模态实现高效文本压缩，显著降低长文档处理成本。该模型采用自研DeepEncoder将文档图像压缩为极少量视觉tokens，配合DeepSeek-3B-MoE解码器实现端到端文本生成。实验证明，这种视觉压缩方法可将长文档处理成本降低一个数量级，在多项OCR基准上取得领先表现。模型支持多种分辨率策略，通过"先局部、再压缩、后全局&q

DeepSeek-OCR提出了一种创新的大模型架构，通过视觉模态实现高效文本压缩，显著降低长文档处理成本。该模型采用自研DeepEncoder将文档图像压缩为极少量视觉tokens，配合DeepSeek-3B-MoE解码器实现端到端文本生成。实验证明，这种视觉压缩方法可将长文档处理成本降低一个数量级，在多项OCR基准上取得领先表现。模型支持多种分辨率策略，通过"先局部、再压缩、后全局&q

文章介绍了一个四阶段的大模型微调学习路线，总时长约4个月。第一阶段学习AI环境配置和基础；第二阶段掌握大模型微调数据处理和算法；第三阶段通过论文复现培养创新能力；第四阶段持续学习前沿模型应用。大模型微调已成为AI落地的核心技能，在法律、医疗、教育等领域有广泛应用，现正是入门黄金时机。关注公众号可获取详细学习路线和论文资料。

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文章介绍了如何利用Ollama云服务解决大模型硬件限制问题。通过注册Ollama账号并登录，用户可选择云端模型qwen3-vl:235b-cloud，无需强大GPU即可运行原本无法承载的大型多模态模型。示例显示，调用云端Qwen3-VL大模型只需3.6秒即可完成图片理解任务，显著提升运行效率，让普通电脑也能轻松使用大模型功能。

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