KV Cache是AI快速生成文本的关键技术，它通过缓存计算过的K(键)和V(值)矩阵来避免重复计算。在生成式AI中，每个新词的预测都需要之前所有词的K和V矩阵，如果没有缓存，计算量会呈平方级增长。KV Cache将这些矩阵存储起来，使计算次数从O(n²)降至O(n)，速度提升数百倍。虽然会占用更多内存(导致对话长度受限)，但这种"空间换时间"的策略让AI实现了近乎实时的响应能

SLM、LLM、FM如何选择？一文读懂AI模型选型指南 AI模型并非越大越好，合适才是关键。本文解析三种主流模型的特点与应用场景： SLM（小型模型）：参数量小（<100亿），专注特定任务，速度快、成本低，适合文档分类等简单任务，可本地部署保障数据安全。 LLM（大型模型）：参数量大（数百亿），知识面广，擅长客服对话等需要泛化能力的复杂任务，但成本较高。 FM（前沿模型）：参数量极大（数千亿

本文探讨了大语言模型压缩的两大主流技术——量化和蒸馏。量化通过降低参数精度（如Float32转INT8）来减少存储空间和计算资源，保持性能的同时显著降低成本。蒸馏则通过让小模型模仿大模型的行为，在缩小规模的同时保留相似能力。文章比较了两者的优缺点：量化简单高效适合快速优化，蒸馏灵活适合大幅压缩或训练新模型。此外还提到剪枝等其他技术，但强调量化和蒸馏是目前最实用的方法。这些技术使大模型更易部署，推动

摘要：大模型如何理解人类文字 本文系统阐述了大模型理解人类文字的演进历程。早期采用独热编码存在维度灾难和语义缺失问题，随后词嵌入技术（如Word2Vec）将单词映射到低维向量空间，通过上下文预测学习语义关系。GloVe引入全局共现统计，FastText创新性采用子词单元，增强了生僻词处理能力。随着BERT等模型出现，实现了基于上下文的动态语义表示，通过掩码语言模型和注意力机制，大模型不仅能处理一词

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本文介绍了DeepSeek-7B-chat模型的4bits量化QLora微调方法，使普通显卡（6G显存）也能训练7B大模型。教程包含环境配置、指令集构建、数据格式化处理、半精度模型加载、Lora参数配置等关键步骤。通过量化技术和Lora微调，显著降低了训练资源需求，同时提供了完整代码示例和参数说明，帮助开发者在有限硬件条件下实现大模型微调。配套的Jupyter Notebook和详细注释使学习过程

本文系统探讨了如何通过多层次优化将RAG（检索增强生成）的检索精准度提升80%。核心思路围绕"相关性×完整性÷噪声"的公式展开，提出四个关键环节：1）数据预处理与索引优化（分块策略、元数据注入）；2）查询优化（扩展与分解）；3）检索策略升级（混合搜索、图检索）；4）后处理重排与信息整合。实施路径建议分基础、进阶、高级三阶段推进，强调系统化工程思维而非单点突破。最终指出，RAG性

2026年AI编程分水岭：Agent Skills将成为核心竞争力 Agent Skills标志着AI编程从临时提示词转向工程化解决方案。与一次性Prompt不同，Skills是可复用的能力模块，指导AI如何系统化处理特定任务。通过Anthropic官方仓库和Awesome Cloud Skills等资源，开发者能快速集成现成Skills，显著提升AI输出的专业性和稳定性。 实战证明，加载前端设计

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RAG与长文本模型是处理长文本的两大主流技术方案。RAG通过外部检索实现精准信息提取，适合多文档检索和实时交互场景，但对分块质量依赖高；长文本模型凭借原生大上下文窗口直接处理全文，在单文档深度推理任务中表现更优，但成本较高且延迟明显。实际应用中应根据数据规模、实时性、预算、知识更新频率和行业需求进行选择，未来两者将趋向融合，形成更强大的长文本处理架构。