Python凭借动态类型与简洁语法，可快速完成原型验证，无需多余的模板代码，无论是Llama-3、Gemini等前沿大模型的微调，还是多模态模型的部署，都能比Java节省30%-50%的开发时间，恰好契合大模型开发的核心需求——这也是为何AI研究者更偏爱Python，而非语法严谨但繁琐的Java。简言之，Java是“严谨的业务王者”，而Python是“灵活的AI宠儿”，二者各有优势，但在AI大模型

其实MD格式对大模型的友好，本质上是一种“双向适配”：MD的设计极简、结构化、语义纯净，刚好适配了大模型“省Token、懂结构、避噪音”的核心需求；而大模型的训练语料中大量的MD内容，又让它对MD格式的理解门槛极低。给大模型喂内容，优先用MD格式——无论是手动编辑，还是批量转换，这一个小小的操作，就能极大提升大模型的理解效率和解析精度。

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