在大语言模型（LLM）的微调过程中，强化学习（RL）扮演着至关重要的角色。传统的近端策略优化（PPO）算法虽然被广泛应用于LLM的微调，但其在处理大规模模型时面临着巨大的计算和存储负担。PPO算法需要维护一个与策略模型大小相当的价值网络来估计优势函数，这在大模型场景下会导致显著的内存占用和计算代价。例如，在数十亿甚至千亿参数的语言模型上应用PPO时，价值网络的训练和更新会消耗大量的计算资源，使得训

Mini-SGLang的推理主线非常清晰：模型结构搭起整体的骨架，layers组织各类算子。而算子在forward过程中，会调度attention后端（FlashAttention/FlashInfer）和kernel完成计算。其中attention后端承担了大部分核心计算，kernels则聚焦于那些“碎小但高频”的底层操作——比如embedding的indexing、KV cache的写入、Ra

Mini-SGLang的推理主线非常清晰：模型结构搭起整体的骨架，layers组织各类算子。而算子在forward过程中，会调度attention后端（FlashAttention/FlashInfer）和kernel完成计算。其中attention后端承担了大部分核心计算，kernels则聚焦于那些“碎小但高频”的底层操作——比如embedding的indexing、KV cache的写入、Ra

2026年除夕，阿里巴巴在全球开发者的瞩目下，正式发布新一代Qwen3.5-Plus旗舰开源模型，这一发布不仅是一次常规的版本迭代，更是通义千问系列从纯文本模型向原生多模态模型的代际跃迁，标志着阿里在大模型领域的技术布局进入全新阶段。

你是否曾经为处理大量文档而烦恼？是否希望有一个智能助手，能够快速回答你关于文档的任何问题？今天，我将分享一个完整的实战案例，教你如何从零开始搭建一个基于RAG 技术的智能问答系统。

企业一谈AI转型，通常第一反应是：我们要不要上一个更强的大模型（LLM）？要不要换成最新的大模型？好像谁用的模型更大、更先进，谁就站在了时代的风口。但说句实在话，LLM 很重要，却不是企业智能化的核心竞争力。

政府机构是复杂的关系网络,传统数据库难以捕捉数据间的关联性。图技术通过显式建模实体关系,为AI提供必需的上下文,使其从概率性回答转向精准的、可追溯的决策支持。本文探讨图数据库如何成为智能代理系统的知识引擎,助力政府机构实现任务驱动的智能化转型 。

在知识图谱构建完成后，GraphRAG会使用社区检测算法（如Leiden算法等）来识别图谱中紧密相关的实体组（社区）。

多模态提示技术为我们开启了一个令人兴奋的新领域，使AI能够更全面地理解和处理复杂的真实世界信息。通过本文介绍的技术和最佳实践，你应该能够开始构建强大的多模态AI应用。然而，多模态AI仍然面临着许多挑战，需要我们不断创新和改进。随着技术的进步，我们期待看到更多令人惊叹的多模态AI应用，这些应用将帮助我们更好地理解和交互with我们的复杂世界。

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