近年来，大模型（Large Language Models，LLMs）在人工智能领域迅猛发展，从GPT-3到GPT-4、Claude、Gemini、文心一言、GLM等模型相继发布，大模型已逐渐走出实验室，迈向产业落地。本文将从技术原理、模型架构、训练技巧、推理优化到实际应用进行系统剖析，帮助读者深入掌握大模型相关知识，全面提升AI实战能力。

当我们回望这场大模型浪潮，会发现它既是一场技术革命，也是一场认知误导。我们看到了语言的奇迹，却忽略了理解的幻觉；我们沉醉于AI的流畅表达，却忘记它仍是一台概率机器。真正的危险，不在于AI有多聪明，而在于我们有多愿意相信它聪明。

同样的模型、不一样的答案，差距往往发生在一行 Prompt 里。本文围绕五大高频实战场景，给出可直接复制的 DeepSeek 提问框架，并穿插《DeepSeek 行业应用大全》中 66 个行业模板精华，帮助读者迅速跑赢 ChatGPT。🌟

在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。

随着大语言模型（LLM）在自然语言处理各领域取得突破性进展，越来越多开发者和企业开始关注模型的微调方式。然而，全参数微调不仅成本高昂、资源要求极高，还容易引发过拟合与知识遗忘等问题。为此，LoRA、QLoRA、PEFT 等轻量级微调技术迅速崛起，成为大模型落地实践的热门选择。

DeepSeek 作为定位「国民级 AI」的大语言模型，正试图让中文人工智能能力触手可及。很多读者第一次打开网页却卡在注册、提示词或插件配置细节。本篇将以全流程拆解方式，帮助大家十分钟上手并完成首轮高质量对话，为后续深度应用打下基础。文末有重磅推荐！！！

Transformer是现代深度学习的核心架构之一，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将从Attention原理讲起，逐步拆解Transformer架构，结合BERT、GPT等主流模型，通过实战示例讲透大模型训练的完整流程。

在我们的日常生活中，人工智能已经成为一种无处不在的力量，从智能家居到在线助手，再到高度个性化的服务和推荐，它无声地改变着我们的生活方式和习惯。随着技术的不断进步和普及，人工智能正以前所未有的速度和规模渗透到我们生活的每一个角落，开启了一个全新的智能时代。

随着“信创”战略的深入推进，国产数据库逐渐成为IT系统的重要组成部分。KingbaseES（金仓数据库）凭借其良好的Oracle兼容性和日益完善的生态，成为金融、政务等核心行业国产化替代的重要选项。本文将从语法兼容性分析出发，系统梳理从Oracle迁移至KingbaseES的全过程，分享迁移中遇到的典型问题与实战解决方案，帮助读者顺利完成系统国产化落地。

在深度学习项目的开发过程中，计算资源的选择对模型训练效率和成本控制至关重要。本文将以图像分类项目为例，详细解析如何利用GpuGeek平台的高性价比GPU资源和丰富的镜像市场，完成从数据预处理到模型部署的全流程，帮助读者高效推进深度学习项目。