本文系统介绍了大模型的四大分类维度：按核心功能分为语言、视觉、多模态、音频和科学计算模型；按技术架构分为解码器、编码器-解码器、混合专家等类型；按专业领域分为编程、生物医药、金融和法律模型；按开放性分为闭源和开源模型。文章还分析了多模态融合、专业化与通用化并存、开源与闭源竞争、效率与可控性提升等未来趋势，为开发者和研究者提供了模型选择和技术路线的参考框架。

本文系统综述自进化AI智能体新范式，提出安全三定律与四阶段演进模型，构建统一优化框架，分类介绍单/多智能体优化技术及领域应用，并开源EvoAgentX框架。该技术使AI智能体能根据环境反馈自主优化提示、记忆、工具及协作拓扑，实现终身学习，为科研、医疗等领域提供可持续AI解决方案。

文章系统阐述了在Agentic AI技术快速发展背景下，如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，核心竞争力已转向提示词工程、工作流设计和知识库构建三大领域。详细介绍了系统提示词设计、使用DSL描述工作流、RAG与关系型数据库在知识库中的应用，以及安全防护策略。最后提出AI项目确定方法，强调应先确定业务问题，快速验证，持续迭代。

沙丘智库大模型研究成果汇总，解答企业12大热门问题，涵盖建设规划、技术实现、应用现状、市场格局与风险管理。提供各行业应用场景评估、AI新基建构建、RAG系统与AI Agent技术指南，分析大模型渗透情况与落地案例，并给出风险应对与员工培训建议。文章内容全面实用，为企业大模型落地提供系统化参考。

北大团队提出Token-Aware Editing (TAE)方法，一种无需训练、即插即用的大模型对齐技术。该方法从token层面解决传统表征编辑问题，包含MIG和MAI两个核心模块，通过token关系图构建和自适应干预强度计算，实现对大模型的精细化对齐干预。实验显示，在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%，在去毒和公平性任务上也表现卓越，显著优于现有方法。

文章深入剖析了AI Agent的技术架构与挑战，指出Agent由大模型、规划、记忆和工具调用四部分组成。虽然Agent被寄予厚望，但当前仍面临幻觉、上下文限制、稳定性等硬伤。规划本质是提示词工程加搜索策略，工具调用存在覆盖面和稳定性问题，记忆系统也有局限。作者认为，Agent最有希望在内容娱乐和个人效率领域率先落地，每个技术环节都既是挑战也是机遇。

本文系统介绍了11种大型语言模型参数调优的高效方法，分为两类：固定基础模型参数并引入特定参数的前缀调优、提示调优等方法；以及固定基础模型架构并增加"旁路"进行微调的LoRA、DyLoRA、QLoRA等方法。这些PEFT(高效参数调优)技术能在不微调全部参数的情况下，大幅降低大模型训练和微调的计算与存储成本，同时保持模型性能，适合资源有限的开发者和研究者使用。

这篇文章详细介绍了大语言模型(LLM)的微调技术，包括定义、适用场景(提升专业性、符合企业需求等)及多种微调方式(有监督微调、指令微调等)。文章比较了不同参数更新策略(全参数、部分冻结、PEFT)和主流微调框架(Hugging Face、DeepSpeed等)，并选择LLaMA-Factory作为实践框架，为读者提供了从理论到实践的完整微调知识体系。

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