本文详细拆解 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应） 这种当前最流行、最高效的大模型微调方法。它从根本上改变了我们微调大型语言模型的方式。

智能科研助手系统架构与功能摘要 系统架构 五大核心模块：感知、记忆、决策、行动、反馈 感知模块：支持PDF解析、图表理解、数据解析等多模态处理 记忆模块：集成向量数据库(Pinecone)和知识图谱(Neo4j) 决策模块：采用ReAct框架进行实验规划和假设生成 行动模块：包含代码执行、实验操作和报告生成功能 反馈模块：通过RLHF实现持续优化 关键技术 多模态理解：BLIP-2模型处理图表，P

智能体(AI agent)工程正迅速发展为人工智能领域的一个重要分支。在研究了 400 多个智能体项目后，我们发现了一些清晰的模式：代码优先的架构正成为标准，评估依然困难重重，从原型到生产的过程充满挑战。智能体堆栈正从端到端解决方案向模块化组件演变，开发者需要灵活的工具来构建稳健的智能体系统。自2022年11月ChatGPT发布以来，智能体已成为人工智能领域最具活力和最富前景的子领域之一。如今，数