本文介绍了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference。vLLM基于PagedAttention技术实现95%以上的显存利用率；SGLang采用RadixAttention提升多轮对话吞吐量；TensorRT-LLM通过NVIDIA深度优化提供极低延迟；Ollama是轻量级本地推理平台；XInference专注于分布式推理。

本文介绍了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference。vLLM基于PagedAttention技术实现95%以上的显存利用率；SGLang采用RadixAttention提升多轮对话吞吐量；TensorRT-LLM通过NVIDIA深度优化提供极低延迟；Ollama是轻量级本地推理平台；XInference专注于分布式推理。

本文深入探讨了AI领域的"预训练+微调"技术范式。预训练作为AI的"通识教育"，通过Transformer架构等先进技术在大规模数据上学习通用知识，为模型奠定基础能力。文章揭示了预训练的技术奥秘与挑战，包括自注意力机制、海量数据需求和高昂计算成本。微调则使AI成为领域专家，通过参数调整让预训练模型适应特定任务，介绍了全量微调和参数高效微调（如LoRA）等方法

AI 幻觉，听起来有点神秘，其实指的是生成式 AI 在输出内容时，产生一些看似合理，实际却与事实不符、逻辑混乱，或者偏离上下文语义的信息。简单来说，就是 AI “一本正经地胡说八道”。它和人类幻觉有着本质区别。人类幻觉往往是因为精神状态不佳、感官受到刺激、药物影响等因素，导致大脑对现实的感知出现偏差 ，比如一个人在高烧时可能会看到不存在的东西，听到奇怪的声音，这些幻觉大多是主观的、因人而异的，而且

大模型正在从简单的对话功能向金融、医疗和内容创作等专业领域拓展。在金融行业，大模型通过分析多源数据提升风控能力，并优化投资决策；医疗领域，大模型辅助医生诊断和管理医疗数据，提高诊疗效率；内容创作方面，大模型为创作者提供写作灵感和多媒体生成工具。尽管面临数据安全、伦理和原创性等挑战，大模型与区块链、5G等技术的融合将推动更深度的应用创新，重塑各行业发展格局。

大模型推理加速技术综述：量化、剪枝与蒸馏 当前大模型面临计算资源需求大、推理速度慢和能耗高等挑战。本文解析三种核心加速技术：量化通过降低参数精度（如32位→8位）减少计算量；剪枝通过移除冗余参数（结构化/非结构化）实现模型压缩；蒸馏则将大模型知识迁移至小模型。实践案例显示，量化可使模型体积缩小4倍、速度提升50%；剪枝框架LLM-Pruner通过分组剪枝和微调保持性能；蒸馏利用软标签传递知识，显著

MCP，即 Model Context Protocol，模型上下文协议，是一种专为大模型与外部数据源和工具进行交互而设计的开放标准。简单来说，它就像是一个 “通用插座”，为大模型提供了一个标准化的接口，使得大模型能够轻松连接各种不同的外部资源 ，包括数据库、文件系统、API 接口等。通过 MCP，大模型不再局限于自身预训练的数据范围，能够实时获取和利用更广泛的信息，从而大大拓展了其应用能力和场景

本文深入解析了Transformer和扩散模型这两项推动AI大模型发展的关键技术。Transformer通过自注意力机制和多头注意力，突破了传统RNN/CNN处理序列数据的局限，成为NLP领域基石，并衍生出GPT等强大模型。扩散模型则创新性地采用反向去噪过程生成图像，相比GAN在质量和多样性上表现更优。文章详细剖析了Transformer的编码器-解码器架构、残差连接等核心组件，以及扩散模型的工作

本文系统介绍了大模型的基础知识、核心技术和学习路径。首先将大模型比作AI时代的魔法宝盒，展示了其在语音助手、智能写作等日常场景中的广泛应用。接着解析大模型的核心概念，包括GPT系列等主流模型及其强大的复杂任务处理能力。重点提供了学习大模型的"武功秘籍"：夯实机器学习基础理论、研读Transformer架构等经典论文、通过Hugging Face等平台进行实战演练。文章还推荐了《

零基础入门大模型学习的完整指南 本文提供了从零开始学习大模型的系统路径。首先强调大模型作为"新时代魔法棒"在各领域的广泛应用，指出其学习价值。在知识准备方面，建议掌握数学基础、Python编程和机器学习原理；工具方面推荐PyTorch/TensorFlow框架和数据处理工具。学习方法推荐结合入门书籍、在线课程（如Coursera、B站等）和开源社区（Hugging Face）资