学长为大家提供了英文原版和精心翻译的中文版，我个人强烈推荐先阅读英文版，以确保你领略到最纯正的味道。我们将从简单的配置开始，不断改进，并详细介绍选择激活函数和学习率的问题，并分享实战经验；如何调试和缓解优化失败等等。在第一部分，你将学会选择合适的模型构建与优化器，确定合理的批次大小，还要注意参数初始化过程中的细节；第四部分将教你如何提升模型性能，选择适合的模型检查点，并分享深度学习调参的细致注意事

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

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如今也是出现了各种各样的大模型，如果想要针对性的让他扮演某个角色我们通常采用的是给他输入prompt（提示词）。但是如果遇到一些"思想钢印"较深的大模型，使用提示词洗脑可能效果并不好。那我们有没有其他方法来解决这个问题？当然有，那就是自行微调一个大模型！本篇文章，就带大家走一遍微调大模型的全流程我们本次训练的主要是LLM模型的自我认识（身份），其数据集格式为下代码语言：txt复制},你可以在程序的

当前企业级 AI Agent 已实现从 “工具” 到 “岗位” 的跃迁，下一阶段的核心方向是成为 “岗位专家”。一方面通过 “自动化清洗 - 专家话术提纯 - 合成数据扩充” 的工业化数据体系，结合强化学习优化奖励模型，让 AI Agent 的能力向 “金牌员工” 对齐；另一方面通过多样化能力细化场景，例如金融领域的实时沟通策略调整、方言适配等，满足细分需求。当 AI Agent 具备岗位专家能力

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35岁转行大模型，看似危机，实则是职业生涯的重要转机。技术变革期往往是重新洗牌的机会，资深程序员凭借丰富的经验和快速学习能力，完全可以在新领域建立竞争优势。大模型技术仍处于早期阶段，就像2000年代的互联网和2010年代的移动互联网，未来还有巨大的发展空间和可能性。现在入局，不仅能抓住当前的技术红利，更能为未来十年的职业生涯奠定基础。转型之路不会一帆风顺，需要克服学习曲线、适应新思维模式、可能还会

35岁转行大模型，看似危机，实则是职业生涯的重要转机。技术变革期往往是重新洗牌的机会，资深程序员凭借丰富的经验和快速学习能力，完全可以在新领域建立竞争优势。大模型技术仍处于早期阶段，就像2000年代的互联网和2010年代的移动互联网，未来还有巨大的发展空间和可能性。现在入局，不仅能抓住当前的技术红利，更能为未来十年的职业生涯奠定基础。转型之路不会一帆风顺，需要克服学习曲线、适应新思维模式、可能还会

想象你的冰箱不仅能自动补货，还会根据你的浏览记录建议改用杏仁奶——这就是AI Agent的魔力！简单来说，AI Agent是具备自主决策能力的智能系统，它能：✅ 感知环境✅ 处理信息✅ 做出行动就像一名全能型数字助理，它不再局限于简单的互动响应。

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