大模型高并发服务架构，本质上是一个融合了模型推理、GPU 资源管理、请求调度、分布式计算和云原生技术的综合系统。负责身份认证、限流和流量接入。将请求合理分配到多个推理实例。通过 Continuous Batching 提高并发处理能力。通过 vLLM、TensorRT-LLM 等框架优化 GPU 推理。通过 KV Cache、Prefix Cache 和 Redis 减少重复计算。通过 Prome

归一化是对神经网络中的特征进行尺度调整的操作。它可以帮助稳定训练过程、改善数值分布，并与残差连接等结构共同改善深层网络的优化表现。Pre-Norm 是一种将归一化放在注意力模块或 FFN 模块之前的结构。它保留了更直接的残差路径，通常有利于深层 Transformer 的训练稳定性。归一化是大语言模型中非常重要的基础技术。本文介绍了 BatchNorm、LayerNorm、RMSNorm，以及 T

回到开头那个问题：模型换了、prompt 改了，怎么知道变好还是变差？有一套四层齐全、带置信区间、抗污染、能接进 CI 的评测体系。它要求的工程量不大——一套 800 条的私有评测集、三个硬基准、一个双评裁判、一个 bootstrap 脚本，两三天就能搭起来。但它带来的决策质量提升，远超再花两周调 prompt。评测不是训练的附属品，它是你唯一能看清模型行为的仪器。仪器不准，后面所有优化都是盲调。

大模型量化是大模型压缩与推理优化中的核心技术之一。本文从基本原理、量化精度、主流算法到代码实战，介绍了大模型量化的完整知识体系。重点总结：量化的本质：将高精度数值映射为低精度数值。常见精度：FP16、INT8、INT4，以及更低比特方案。核心参数：Scale 和 Zero Point。主要范式：PTQ 和 QAT。主流算法：GPTQ、AWQ。常见格式：GGUF。实战工具：Transformers、

视觉语言模型（VLM）是多模态人工智能的重要技术方向。它通过视觉编码器提取图像特征，通过多模态连接器实现视觉与语言特征映射，再利用大语言模型完成多模态理解、推理和文本生成。本文核心知识点总结：Vision Encoder：负责提取图像特征。Projector：负责视觉与语言特征映射。LLM：负责语言理解、推理和生成。Contrastive Learning：帮助实现图文语义对齐。Cross-Att

大模型对齐是连接基础模型能力与实际用户需求的重要环节。SFT：通过示范数据教会模型如何回答。RLHF：利用人类偏好训练奖励模型，并通过强化学习等方式优化模型。DPO：直接利用偏好数据优化模型，无需单独训练奖励模型。RLAIF、KTO、GRPO 等方法：为不同反馈形式和优化目标提供了其他选择。真正理解大模型对齐，不能只记住几个英文缩写，更重要的是理解训练数据、优化目标、模型行为和评估指标之间的关系。