2025.6.6，通义千问团队发布了 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 系列。两组模型一块训练发布，本文侧重于前者进行分析和测试。

以下推荐全部基于 2024-2025 年最新公开信息，按“工业、医疗、金融、农业、政务、教育、能源、交通、司法、传媒”十个垂直领域，每领域精选 5 个可商用或开源大模型，并给出一句核心功能概括

本文详细介绍了Qwen3-0.6B模型的微调教程，包括环境配置、数据集准备、LoRA微调实现及推理应用。通过PEFT技术实现低资源设备上的模型训练，使用8-bit量化降低显存需求，提供完整代码实现，适合初学者学习大模型微调技术。

本文我们谈下火爆的大模型背后，有哪些的核心技术！前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

在AI训练领域，尤其是LORA 图像等细分模型的训练，对高质量、结构化的图片标签数据有极高要求。车型 LORA 的打标标签，有独立的要求：每一个图片的标签结果需要有一个与图片名称一致的 txt 文档。

虽然ChatGPT能理解和创建一般文本，但它可能没有针对复杂的医学术语和特定医疗术语进行优化，这时医院可以用包含医疗报告和患者笔记的数据集上对ChatGPT进行微调，这样模型变得更加熟悉医学术语、临床语言的微妙之处和典型的报告结构，微调后的ChatGPT才有可能成为医生的好助手，要不然医生们肯定会嫌弃它很傻。例如，LoRA和QLoRA是目前主流的大模型微调方法之一，它们通过冻结预训练模型的大部分参

大模型支持多模态以后，带来了更多的应用场景，今天我们以图片识别为例，给大家介绍五个日常用例，目的是扩展思路，提高效率。我是基于Qwen3.0模型，它是上个月发布的多模态大模型，之前的文章里介绍了它的生图功能，实际上它的图片识别能力更强一点。文章最后也会列出来国内目前可用的各种多模态大模型。

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今天要分享的内容，是关于“个人知识库”，这个选题是粉丝小伙伴强烈“催更”来的，感谢她，让我复盘了自己搭建知识库的过程，借写文章的契机，也更新了我的知识库框架。近一年的实践，我最大的体验是，一个well-organized的知识库，不仅能帮我们管理知识，还能高效支撑工作、学习、生活。

现在的ai很多，让我看得有些眼花缭乱，随着ai的发展，现在已经有很多ai的大模型已经支持开源，所以现在支持部署一个大模型在自己电脑上，数据私人化。