本文系统解析大语言模型（LLM）工程化全链路挑战。首先探讨千亿参数模型训练的分布式技术（数据/模型/流水线并行）、显存优化（ZeRO、梯度检查点）及数据工程（清洗/去重/配比）。其次对比分析全参数微调与高效微调技术（LoRA/P-Tuning/Adapter）的优劣与适用场景。然后详述部署阶段的模型压缩（量化/剪枝）、推理加速（vLLM/TensorRT-LLM）等关键技术，并强调生产环境中的性能

AI+教育应用综述：本文系统分析AI在教育领域的核心应用，包括个性化学习（知识图谱+诊断模型动态推荐）、智能辅导（NLP即时答疑）、自动阅卷（NLP批改作文）等六大场景，并探讨教育公平、数据隐私、师生关系三大挑战。通过科大讯飞、猿辅导等案例，展示AI如何实现"因材施教"，指出AI应作为教学辅助工具而非教师替代品，强调技术应用需平衡效率与人文关怀。

摘要：《AI从入门到实战》专栏开篇介绍了人工智能的基本概念与发展历程。文章系统解析了AI、机器学习和深度学习的关系，梳理了从1950年图灵测试到2020年代大模型的关键发展节点。重点阐述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习三大核心技术领域，并展示了推荐系统、医疗诊断、自动驾驶等典型应用场景。为帮助初学者快速入门，提供了Python学习路径建议，并通过身高体重预测的线性回归实例演示基础AI编程。最后

本文全面介绍了Vue3 Composition API在UniApp中的应用，重点包括：核心API（ref、reactive、computed、watch等）的使用方法；script setup语法糖的优势；生命周期钩子的新版写法。通过电商商品详情页实战案例，展示了如何按逻辑组织代码，提升可维护性。文章还介绍了如何封装自定义Hook实现逻辑复用，如useStorage本地存储和useRequest

AI应用全景：技术共性、架构模式与实施路径 本文系统梳理了AI在十大核心领域的应用，提炼出四大共性技术（CV、NLP、RL、KG）与五大系统架构模式（数据驱动闭环、人机协同决策、边缘-云协同、数字孪生、联邦学习）。通过跨领域对比，揭示AI落地的通用范式：从问题定义到部署监控的六阶段路径，并指出数据、算力、人才等共性挑战。文章提供全局性AI认知框架，为理解技术本质与产业变革规律奠定基础。

本文系统解析了Transformer及BERT模型的核心技术，涵盖注意力机制、编码器-解码器架构、预训练任务（MLM/NSP）和微调范式。通过HuggingFace库实战演示文本分类任务，展示BERT的强大迁移能力。文章对比了RNN与Transformer的优劣，详细讲解多头注意力和位置编码等关键技术，并提供了完整的代码实现。最后展望大语言模型发展，为学习NLP提供清晰路径。

摘要：本文作为"人工智能百篇系列"的收官之作，系统梳理了AI七十余年的发展历程。从符号主义到连接主义，再到深度学习和大模型时代，文章剖析了技术演进（如Transformer架构、预训练范式）、产业变革（医疗、金融等领域重塑）及社会伦理挑战（算法偏见、就业冲击等）。同时探讨了具身智能、神经符号系统等前沿方向，并对2030年的智能世界作出多维度展望，提出"AI应成为人类智

摘要：本文系统梳理大语言模型（LLM）发展历程，从GPT-1到ChatGPT的技术演进。重点解析GPT-3的上下文学习能力（ICL）和ChatGPT三大核心技术：指令微调（SFT）、奖励模型（RM）和人类反馈强化学习（RLHF）。深入探讨大模型的核心能力如思维链推理、工具使用，以及面临的幻觉、偏见等挑战。通过OpenAI API示例展示实际应用，并指出从"文本生成器"向&quo

摘要：本文剖析人工智能系统的三大核心挑战——安全、隐私与鲁棒性。在安全方面，详细解析对抗样本生成原理（FGSM、PGD等方法）及其在CV、NLP等领域的攻击案例；隐私保护方面，探讨差分隐私、联邦学习等技术的实现原理；鲁棒性方面，提出对抗训练等提升模型稳定性的方法。通过自动驾驶、金融风控等高风险场景的攻防实例，揭示AI系统面临的安全威胁与防御策略，强调构建可信AI系统的重要性。文章为AI安全防护提供

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