大模型微调技术概览：从全参数微调到参数高效方法 本文系统梳理了大语言模型(LLM)微调技术的最新进展。全参数微调虽性能最优但成本高昂，参数高效微调(PEFT)成为主流趋势。重点分析了LoRA、QLoRA、Adapter等6种PEFT方法的技术原理、优势对比和应用场景，其中LoRA通过低秩矩阵分解实现高效微调，QLoRA结合量化技术进一步降低资源需求。文章提供了数据准备、超参数调优等最佳实践，并指出

摘要： 金融风控正经历数据仓库与AI融合的变革。传统风控面临数据孤岛、实时性不足和AI模型数据需求等挑战。现代"湖仓一体"架构结合实时AI管道和联邦学习，实现毫秒级风险分析。案例显示，AI系统可在0.3秒内综合分析多源数据，输出动态风险评估（如预测违约概率0.73%）。技术突破包括认知型数据湖仓、五层实时AI管道，以及隐私计算解决数据共享难题。这场变革重新定义了金融风控的精度与

AI Agent正成为智能产业变革的核心驱动力。这类具备感知、推理、决策和行动能力的自主系统，已广泛应用于智能客服、智能制造、金融风控等领域。技术原理包含感知模块、推理决策、行动执行和反馈循环。发展趋势显示AI Agent将向更智能化、协作化和个性化方向进化，如多Agent协同、个性化服务等，同时需重视安全与伦理问题。通过Python代码示例展示了简单Agent的决策逻辑。AI Agent正在重塑

Spring AI为Java开发者提供了一套统一API来简化AI应用开发。作为Spring生态系统新成员，它支持OpenAI、Azure等多种AI服务，具有模块化设计、自动配置等优势。文章通过创建聊天应用的实例，展示了从项目初始化、API配置到控制器开发的完整流程，并介绍了核心概念和实际应用场景。Spring AI降低了Java项目集成AI功能的门槛，让开发者能快速构建智能客服、内容生成等应用，同

Ollama 支持直接拉取社区量化版模型（推荐。Ollama 默认提供 HTTP API（端口。，无需 Docker，分步操作保证可用。的详细安装教程，适用于。

A2A（Agent2Agent）是 Google 推出的一项新协议，旨在解决多智能体（Multi-Agent）系统中跨平台、跨组织协作的难题。它为 AI 代理之间的通信、协作和任务分工提供了一个统一的标准，可以类比为网页世界的 HTTP 协议——即 AI 代理之间的“通用语言”项目地址：https://github.com/google/A2A/tree/main/samples/python。

下载安装：https://code.visualstudio.com/cursor 工具使用成本高的现状。

以下是一个在 Spring Boot 中使用 Zookeeper 和 Curator 实现分布式锁的示例。分布式锁可以确保在分布式环境中，同一时间只有一个客户端能够访问共享资源。

本文介绍了如何通过官方SDK和开源框架结合本地大模型实现A2A协议的Python示例。A2A（Agent-to-Agent）协议是由Google提出的智能体间通信标准，旨在实现互操作性、模块化设计和可扩展性。官方SDK提供了客户端、服务器端、数据模型等核心模块，而python-a2a项目则在此基础上扩展了更多功能，如支持主流LLM接入、本地模型部署等。文章详细展示了基于官方SDK的旅行规划示例，并

13. tasks/sendSubscribe 请求。1. 获取 Agent Card。3. tasks/send 请求。返回 Agent Card。16. 流式 API 调用。17. 流式 API 响应。15. MCP 流式请求。18. MCP 流式响应。6. 调用外部 API。20. SSE 事件流。10. 返回任务响应。12. 流式任务请求。14. 转发流式任务。19. 流式返回结果。21.