《大模型训练参数调优指南》摘要：本文全面介绍大模型训练的关键参数调优方法，涵盖硬件资源配置、核心训练参数和优化策略。重点解析Batch Size、学习率、优化器等12个核心参数的调优技巧，提供GPU显存管理、梯度累积等实用方案。指南包含YOLO训练实战案例，通过可视化对比不同参数效果，帮助开发者平衡训练速度、资源利用率和模型性能。针对常见问题提供解决方案，如显存不足时采用混合精度训练和梯度累积技术

微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，使其更好地适应目标任务。│ 大模型训练流程 ││ ││ │ 预训练 │ -> │ 监督微调 │ -> │ RLHF │ ││ │ (Pretrain) │ │ (SFT) │ │ (可选) │ ││ │ │ │ ││ v v v ││ 海量通用语料 高质量指令数据 人类偏好数据 ││ 学习语言能力

RAG技术演进：从传统到智能代理的完全指南 本文系统介绍了检索增强生成(RAG)技术的演进过程，重点对比了传统RAG与新型Agentic RAG的差异。传统RAG通过向量检索结合LLM生成答案，但存在单次检索、固定策略、无质量评估等五大局限性。Agentic RAG引入自主AI代理能力，具备问题规划、多工具调用、结果反思等智能特性，能够动态调整检索策略，处理复杂查询场景。文章详细阐述了两种架构的核

本文介绍了AI Agent系统的三大核心模块：Memory（记忆模块）、Retrieval（检索模块）和Tool/Action（工具/动作模块）。其中重点阐述了Memory模块的实现，包括其层次结构（短期记忆和长期记忆）、存储方式（内存缓存、向量数据库等）以及具体的ContextDataCache实现方案。该缓存服务支持TTL过期机制、LRU淘汰策略等特性，能有效提升系统性能。文章还提供了Pyth

Transformer架构与实践指南摘要 本文系统介绍了Transformer架构及其在Agent系统中的核心应用。主要内容包括： Transformer基础：解释其基于注意力机制的序列处理能力，以及作为大语言模型(LLM)的实现形式。 Agent系统架构：展示Transformer与Prompt、RAG等模块的协同关系，形成完整的智能对话系统。 核心功能：详细说明Transformer在Agen

在 Kotlin 中，Map 是一种键值对的集合数据结构，用于存储一组关联的键和值。Kotlin 中的 Map 可以分为可变（MutableMap）和不可变（Map）两种类型。总之，Kotlin 的 Map 是一种用于存储键值对的数据结构，提供了丰富的操作和处理功能。Kotlin 标准库提供了丰富的扩展函数来操作 Map，如 filterKeys、filterValues、mapValues、ke

除了使用标准库提供的属性委托，还可以自定义属性委托来满足特定的需求。一个自定义属性委托需要实现 ReadWriteProperty 接口，该接口包含 getValue 和 setValue 方法。" // 输出: Setting value: Hello, Kotlin!println(example.customProperty) // 输出: Getting value: Hello, Kot

在 Kotlin 中，数据类型是变量或表达式的属性，确定了存储的数据类型以及可以在该数据上执行的操作。Kotlin 支持与 Java 类似的基本数据类型，但还引入了一些增强的数据类型和类型安全的特性。

在 Kotlin 中，接口（Interface）是一种定义了一组方法的抽象类型。与类不同，接口不能包含状态或字段。接口中的方法可以有默认实现，也可以是抽象的需要在实现类中提供具体实现的方法。

println(tripled) // 输出: [3, 6, 9, 12, 15]解释： 这里用 number 代替了 it，提升了代码的可读性。this 主要用于引用当前对象或接收者对象，在类、apply 等上下文中频繁使用。it 主要用于 Lambda 表达式的单个参数，是一种简洁的写法。在实际开发中，如果需要频繁访问当前对象的成员，this 会更加合适；而在处理简单的 Lambda 表达式时