摘要 本文提出了一种通过模型蒸馏技术，在保持任务效果的同时降低推理成本的解决方案。以物流信息抽取任务为例，使用Qwen3-235B大模型生成训练数据后，对Qwen3-0.6B小模型进行微调。方案采用魔搭社区的ms-swift框架简化微调流程，仅需单条命令即可完成。实验结果显示，微调后的小模型准确率从14%提升至98%，且响应速度更快、成本更低。方案详细介绍了数据准备、模型微调、效果验证的全流程，并

本文详细解析了MiniMind框架的监督微调(SFT)全流程，主要内容包括： 整体流程概述：从初始化到模型评估的完整训练流程，包括参数解析、模型加载、数据准备、训练循环等关键步骤。 核心技术实现： 对话模板处理：将原始对话转换为ChatML标准格式 损失掩码机制：仅对助手回复部分计算损失 预训练模型加载：支持标准模型和MoE架构切换 专用损失计算：应用损失掩码并保持MoE辅助损失 数据格式规范：采

MiniMind是一个开源的大语言模型训练框架，提供从预训练到推理的全流程解决方案。本文解析其预训练流程的核心技术：1)采用余弦退火学习率调度平衡收敛与精度；2)混合精度训练结合float16前向计算与float32梯度管理加速训练；3)梯度累积技术突破显存限制；4)基于NCCL的分布式训练实现多GPU并行。框架通过模块化设计（参数解析、数据加载、训练循环等）支持高效训练，并确保实验可复现性（随机

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本文总结了AI辅助开发的系统化方法，包含规划、版本控制、测试、调试等全流程优化策略。核心要点包括：采用Markdown制定结构化计划，通过Git保持代码纯净，优先端到端测试，利用错误信息高效调试。建议使用多AI工具对比输出，复杂功能单独开发原型，选择成熟技术栈降低风险。同时强调DevOps自动化、定期重构和模型更新跟踪，通过模块化设计和清晰边界提高AI协作效率。全文提供了从编码到部署的完整AI协作

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微软AutoGen团队开发的MarkItDown工具是一个轻量级Python工具，专为解决RAG系统中的文档预处理难题而设计。它能将20多种文件格式（包括PPT、PDF、Word等）高效转换为结构化的Markdown格式，保留文档层次结构并过滤冗余样式信息。该工具采用策略模式+工厂模式的模块化设计，支持智能文件识别和优先级转换器系统，可显著提升RAG系统的检索精度和处理效率。用户可通过pip安装或

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Ragas是一个专业的大语言模型(LLM)应用评估工具包，提供端到端的解决方案。它能自动生成测试数据，支持多维度评估指标(如准确性、相关性、忠实度等)，并与LangChain等主流框架无缝集成。Ragas解决了传统评估方法的主观性、测试数据匮乏等问题，通过数据驱动的方式持续优化LLM应用性能。其核心功能包括智能测试数据生成、批量评估执行、以及生产环境下的性能追踪。开发者可以快速安装并通过Pytho

本教程详细介绍了如何使用Agno框架构建多Agent协作系统，从创建基础问答Agent到组建专业团队。内容分为四个步骤：首先创建配置模型和简单Agent；然后为Agent添加搜索工具；接着创建多个专业Agent（网络搜索专家、新闻分析师、技术顾问）；最后组建Team实现Agent协作。每个步骤都提供完整代码示例、运行方法和预期输出，帮助开发者理解Agno框架的工作原理和团队协作机制。通过本教程，读