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位置编码是Transformer模型中至关重要的一部分，不同的编码方式适用于不同的任务和数据类型。本文详细介绍了绝对位置编码、相对位置编码和旋转位置编码的原理、实现及应用，通过具体的案例分析展示了它们在实际任务中的表现。随着NLP领域的不断发展，新的位置编码方法可能会不断涌现，进一步提升Transformer模型在复杂任务中的表现。了解并掌握这些位置编码方法，将有助于研究人员和工程师更好地应用Tr

本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段：阶段一：预训练阶段在这个阶段，大型模型会在大规模的无

笔记压缩prompt构建生成式对比学习（Generative-Contrastive Learning）协同监督微调（Collaborative Supervised Fine-Tuning）笔记压缩prompt构建用来定义模型在训练时的输入，生成式对比学习和协同监督微调分别对应两个预训练任务，前者引入了推荐中的协同过滤信号作为标签进行对比学习来训练更好的文本表征，后者其实就是根据笔记内容来生成对

编程

RAG作为一种范式，可以灵活扩展，可以来个暴力组合，写综述。变成从文本RAG到多模态输入-文本输出，再到多模态输入-多模态输出的一个演进。这块，看一个技术总结，如《》，https://doi.org/10.36227/techrxiv.176341513.38473003/v2，https://github.com/INTREBID/Awesome-MM-RAG，所有可能使用的模态组合作为输入和输

LLM智能体的发展正从“追求功能全面”转向“追求安全可靠”，而幻觉问题是这一转型路上必须跨越的障碍。这篇综述的价值，不仅在于“系统性梳理现有研究”，更在于“为领域建立了统一的问题定义与分析框架”——它让原本模糊的“幻觉问题”变得可分类、可溯源、可解决。对于研究者，这份综述是入门的“地图”，清晰标注了每个方向的研究现状与缺口；对于开发者，它是排查问题的“手册”，可按5类幻觉快速定位产品中的风险点；而

本期为大家介绍如何通过Ollama部署本地大模型，Dify如何接入Ollama部署的本地大模型，以及脱离Dify如何方便使用大模型。本期具体内容包括1.Ollama下载安装、2.大模型部署（以deepseek为例）、3.Dify接入本地大模型、4.通过chatbox使用本地大模型（额外内容）。如果只想本地部署大模型可以只看1、2,如果想要通过Dify接入本地大模型可以看1、2、3，如果想脱离Dif

自从ChatGPT问世以来，生成式AI在法律领域的潜力不断被解锁，各种应用场景层出不穷。从最基础的翻译、校对，到文档审阅，再到文书生成，都可以快速实现。而在智能体（agent）功能被广泛运用后，AI的潜力更是得到了进一步的释放，比如我自己就尝试用AI搭建了一个在《广告法》体系下的广告审核工具——“”，可以基于ChatGPT、智谱清言、coze等各个平台开展广告审核工作，而且还有着不错的效果。但是，

Transform架构是一项突破性创新，通过利用注意力机制进行序列处理，标志着从传统循环层的转变。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器通过多头注意力和前馈网络处理输入嵌入，两者都通过层规范化和残差连接得到增强。解码器结构与编码器相似，也聚焦于编码器输出，生成最终的输出序列。位置编码在此架构中至关重要，因为它们使模型能够识别序列顺序，这一关键特性是Transform本身无法辨别词序的。此功能