阿里在Qwen-Agent项目中，针对大模型处理超长文本的挑战，提出了层级智能体方案，并在两个长文本基准测试中进行了评估。测试集包括NeedleBench和LV-Eval，分别测试模型在大量信息中定位关键信息及综合多证据的能力。实验对比了三种策略：32k-模型、4k-RAG和4k-智能体。结果显示，在短文本中32k模型表现较好，但在长文本和多跳问题中，4k-RAG和4k-智能体表现更优，尤其是4k

BLEU：如果你和别人玩“找出相同的单词”游戏，你找到的相同单词越多，得分越高。ROUGE：如果你和别人玩“找出包含相似意思的单词”游戏，你找到的相似意思单词越多，得分越高。

​GGUF 全称是 GPT-Generated Unified Format，是由开源社区（特别是 llama.cpp 项目）提出的一种 统一的模型格式，用于本地部署大语言模型。

多智能体系统的组织方式，本质是权力、效率与灵活性的三角博弈。未来的MAS或将融合多种模式——平时以单元结构运行，遇到突发任务动态切换为联盟，而关键任务时升级为团队。当智能体不仅能自主行动，还能自主“选择如何协作”，我们便真正迈向了自组织智能的新纪元。讨论话题：如果你要设计一个外卖配送MAS，你会选择哪种组织方式？为什么？欢迎分享你的设计思路！

vLLM 非常适合中高级开发者、AI 工程团队，在具备一定 GPU 资源的前提下部署高效、低成本、可控的大语言模型服务，尤其适合本地化、安全敏感、高并发调用等场景。

方法步骤：1、明确数据格式：明确微调训练的格式需求。只有明确格式需求，才能有效的进行微调训练，这也是非常重要的开头；2、准备数据：自己制作或官方平台下载。个人学习场景，可以自己制作收集自己要的数据，也可以通过魔搭社区或Huggingface平台下载；3、数据格式转换：利用AI写转换脚本。实际场景中，我们拿到的数据格式可能是各式各样的，不可能会和我们目标的需求格式完全相同，利用批量转换脚本能够高效的

Gitee（码云）是一个面向开发者的 代码托管平台，类似于 GitHub，但由中国公司开源中国（OSChina）开发，更加适合国内用户使用。

在分类任务中，我们常用精确率（Precision）和召回率（Recall）来评估模型的性能。然而这两个指标往往难以兼得，提高一个，另一个可能就会下降。这篇文章将带你深入理解二者之间的权衡关系，并揭示如何通过调整“阈值”在它们之间找到最佳平衡点。

▲RAG 结合知识库与大模型，充分发挥 LLM 的语言能力，弥补其在专业知识与时效性上的不足。知识库：提供可靠、实时更新的信息源。大模型：负责理解与生成自然语言回答。▲Embedding 是 RAG 系统的核心技术，它将文本转化为语义向量，连接知识库与大模型。其魔力在于：语义理解：捕捉文本深层含义，实现精准匹配。高效检索：支持快速、动态的知识查询，无需重训模型。广泛应用：从法律到企业文档，Embe

▲API 调用 → 低门槛、快速试错、适合中小企业和不敏感场景。▲本地部署 → 数据安全、成本可控、适合高敏感行业和大规模调用。▲医疗、法律等高风险行业 → 推荐使用 32B+ 大模型，以保证专业性、推理能力和合规安全。