文章系统介绍了大语言模型(LLM)的16种主流微调方法，分为参数高效微调(如LoRA、QLoRA)、行为塑造方法(如指令微调、RLHF、DPO)和能力扩展方法(如多任务微调、联邦微调)。详细解析了各类方法的原理、优势、适用场景和实战建议，针对不同资源情况提供决策框架，强调数据质量的重要性，并介绍常用工具生态，帮助开发者选择适合的微调技术方案。

行外很多人想了解却感到无从下手，行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向，相关的招聘虽然层出不穷，但一般都要求有大模型经验。而更多的人，则一直处于观望之中，感觉自己只能每天看看各种自媒体，以及在聊天时的各种口嗨，难以躬身入局。但也有不少人对其表示怀疑，巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来，视为泡沫。但技术的变革和炒作不一样，不是用Gartne

②虚假信息：大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息，甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵：当前社交机器人更多停留在一级传播，如果大语言模型和社交机器人相结合，就可能会形成类人的交流能力，带来社交机器人的多级传播，从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。①算法垄断：大语言模型的训练需要消耗巨大的算力资源，更高的门槛在很大程度上限制了学界对大模型的持续探索，未来可能只有少量大型企业和机构能

AI 智能体领域发展迅猛，但许多资源仍然过于抽象和理论化。创建此项目的目的是为开发者、研究人员和AI爱好者提供一条结构化、实用且深入的学习路径，以掌握构建智能系统的艺术。

智能体在执行长周期任务时，始终受限于上下文长度。为此，字节联合提出**上下文折叠（Context-Folding）框架**，使智能体能够主动管理其工作上下文。该框架允许智能体通过程序分支进入子轨迹以处理子任务，完成后将中间步骤折叠压缩，仅保留结果摘要。为使该行为可学习，研究人员开发了端到端强化学习框架FoldGRPO，通过特定过程奖励鼓励有效的任务分解与上下文管理。

本文介绍了Agentic RAG技术，通过智能体实现无需向量化检索的轻量级大模型应用。以餐厅推荐系统为例，展示如何从用户输入提取参数，通过纯Python条件过滤结构化数据检索结果，再由大模型生成友好回复。相比传统RAG，Agentic RAG节省算力存储开销，灵活扩展性强，无需复杂基础设施即可快速验证智能推荐核心流程，适合中小规模数据场景。

本文详细介绍了淘宝闪购技术部在AI产品落地过程中面临的挑战及解决方案，构建了一套贯穿AI产品全生命周期的评测体系。文章从"评什么"、"怎么评"、"怎么度量"和"线上效果评估"四个维度阐述了评测方法，并介绍了评测平台的架构与成果，最后展望了多模态评测、可视化标注和开放插件市场等未来方向。这套体系旨在保障大模型AI产品质量，促进持续迭代和价值落地。

本文深入解析了Agentic AI与RAG两大AI技术的本质、适用场景及结合方式。Agentic AI的核心是自主决策循环，适合多步骤工作流；RAG虽强大但非万能，规模化后需Context Engineering优化。文章提供了清晰的技术选型决策树：静态知识库适合纯RAG，多步骤任务适合纯Agentic AI，而需要"查资料+推理决策"的复杂场景则适合Agentic RAG。同时，本地模型作为成本

文章系统解析AI Agent九大设计模式，详述ReAct、Plan-and-Solve等模式的核心机制与适用场景。提供模式演进全景图与选型策略，强调根据业务需求选择合适模式，避免为简单任务强加复杂架构。未来趋势包括模式联邦化、硬件协同优化和伦理约束层，帮助开发者精准匹配场景，提升Agent落地效能。

本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。