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LLM 推理领域是一场与内存瓶颈和硬件利用率的持续战斗。本文梳理的各项优化技术，都是为了让日益庞大的模型变得更加实用和经济。更小、更高效的模型架构：业界正大力投入于研发更小但能力依旧强大的模型（如 Phi-3）以及稀疏化的专家混合（MoE）模型。MoE 模型在每次推理时只激活一小部分参数，从根本上降低了单次推理的计算和内存成本。软硬件协同设计：从到的演进，清晰地展示了算法如何紧随硬件特性（如 Ho

大语言模型技术演进综述（2017-2025） 本文系统梳理了2017-2025年间大语言模型（LLM）的技术演进历程。第一阶段（2017-2019）围绕Transformer架构突破，GPT-1、BERT等模型奠定基础。第二阶段（2020-2022）以GPT-3为代表，通过参数规模化和In-Context Learning实现能力跃升，中国厂商开始密集布局。当前阶段（2023-2025）呈现三大特

的。在BERT的世界里，不存在一个脱离了句子的、抽象的“银行”的意义；只存在“河边的银行”和“取钱的银行”这样具体的、在语境中生成的意义。这种从静态到动态的演变，使得模型能够捕捉到语言中极其微妙和复杂的现象，为大语言模型的成功奠定了坚实的基础。

本文主要是介绍基于开源 BGE-M3 构建 embedding 服务的完整过程，并提供了完整的代码。因环境不同或者主干代码分支差异，按照本文操作可能会出现一些不适配情况，具体问题具体解决。

数据为王：高质量、多样化的训练数据是成功的关键工程化重要：大规模训练需要强大的工程化能力支撑持续创新：从预训练到强化学习，训练范式在不断演进协同发展：算法、硬件、数据、工程需要协同优化"大语言模型的训练，不仅仅是一个技术过程，更是人类智慧的结晶与传承。我们通过数学的语言，让机器学会了理解世界的方式；通过算法的力量，让人工智能获得了思考的能力。这个过程既充满挑战，也充满希望。

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theme: cyanosisAPI 管理这个话题近些年听到的频次越来越多，这本质上是个 web 领域的发展有关，也和开发协作方式有关--前后端分离代替了全栈工程师 hold all 的局面，强调的更多的是 API 复用、分工和协作细化。API 管理的重要性不言而喻，每家公司随着业务的发展，多多少少都会涉及到；从开源社区的产品到国内各类商业化产品，可以看到大家对于 API 管理...

SpringCloud-声明式服务调用 Feign环境准备工程背景新建 sofa-eureka-consumer-feign修改pom文件修改配置文件启动类资源类启动 & 验证环境准备类别值JDK1.8.0_162SOFABoot/SpringBoot3.0.0/2.0.x.RELEASESpringCloudFinchley.RC1IDE...