LLaMA 1到3的飞跃，主要不是靠改模型结构（一直都是Decoder-only Transformer），而是靠更高质量的数据清洗（Data Curation）和更暴力的Scaling。Meta证明了：即便模型参数不大（如7B, 13B），只要用足够多、足够高质量的数据（1T tokens）去“过饱和”训练，性能可以吊打比它大得多的模型（如GPT-3 175B）。：模仿了OpenAI o1系列的

LLM（如 GPT-4, Llama 3, Qwen）本质上是一个概率预测机器。输入一段文本，根据海量训练数据，概率性地预测下一个 Token 是什么。它是静态的、被动的。它没有身体，无法联网（除非外挂），无法直接操作数据库，且它的知识截止于训练结束的那一刻。它就像一个被锁在密室里、读过人类所有书籍的“天才”，但他瘫痪在床，且与外界完全隔绝。Agent 指的是一个能够感知环境、进行推理决策，并采取

本文深入探讨思维链(CoT)从用户技巧到模型本能的演变过程。在用户层面，CoT通过"一步步思考"的提示词引导AI展示推理过程，分为零样本和少样本两种应用方式。在模型层面，以DeepSeek-R1为例，详细解析了CoT内化的四个阶段：冷启动SFT建立格式、强化学习逼出推理能力、泛化训练扩展应用场景、RLHF对齐人类价值观。文章指出，新一代模型已内化CoT能力，自动进行深度思考，而

本文对比分析了三种大模型微调技术：全参数微调（更新所有参数）、监督微调（SFT，侧重指令对齐）和LoRA（低秩适应，仅训练少量参数）。全参数微调适合领域重构但成本高，SFT擅长指令对齐，LoRA则资源友好但表达能力受限。建议资源充足时采用全参数微调或SFT，资源有限时选择LoRA，或结合SFT与LoRA实现通用性与专业性的平衡。技术选择应基于具体任务需求、数据特点和算力条件。

摘要： DeepSeek（深度求索）从2023年至今完成了从追赶者到AGI领跑者的蜕变，其发展分为五个阶段： V1阶段（2023-2024初）：聚焦代码与数学能力，以DeepSeek Coder V1在开发者圈层引爆，击败千亿参数模型。 V2阶段（2024年中）：通过MLA（多头潜在注意力）和MoE架构实现极致成本优势，发动“价格战”成为企业首选。 V3阶段（2024年底）：采用FP8训练和MTP

LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种非常高效的微调（Fine-tuning）技术，目前广泛应用于大语言模型（LLM）和图像生成模型（如 Stable Diffusion）的定制化训练中。

摘要：大模型对齐技术经历了从PPO到SAPO的四阶段演进。PPO作为传统强化学习方法稳定但资源消耗大；DPO简化流程但缺乏探索性；GRPO通过组采样优化实现高效推理训练；最新DAPO/GSPO/SAPO方案则针对长文本和MoE模型进行优化，通过动态采样、序列级约束和软门控等创新解决熵坍塌和稳定性问题。这一演进路径展现了从复杂到精简再到精细化的发展趋势，使大模型在保持性能的同时显著提升了训练效率。

本文对比分析了三种大模型微调技术：全参数微调（更新所有参数）、监督微调（SFT，侧重指令对齐）和LoRA（低秩适应，仅训练少量参数）。全参数微调适合领域重构但成本高，SFT擅长指令对齐，LoRA则资源友好但表达能力受限。建议资源充足时采用全参数微调或SFT，资源有限时选择LoRA，或结合SFT与LoRA实现通用性与专业性的平衡。技术选择应基于具体任务需求、数据特点和算力条件。

4.融合特征：多张特征输入输出一个融合特征，用attention，若是有顺序，加上position embedding。使用CLIP（ViT-B/16）图像编码器提取多模态图像的语义特征，并通过模态特定适配器增强模态感知能力。C：无监督一致性损失：移除后，模型性能显著下降，表明其对模态一致性的增强效果。kappa (κ)：模型生成的分类图与地面真相之间的一致性的统计度量。结合CLIP的语义提取和M

摘要：LangChain表达式语言(LCEL)是AI应用开发的重要工具，提供了10个核心特性解决生产级问题：1)数据流控制(RunnablePassthrough、RunnableParallel)；2)运行时参数绑定；3)自定义逻辑嵌入；4)混合开发装饰器；5)流式处理支持；6)容错回退机制；7)记忆管理；8)动态路由决策；9)可视化调试工具。LCEL实现了从脚本开发到声明式编排的转变，通过标准