LoRA技术原理详解：大模型高效微调的“低秩”智慧

LoRA的成功，本质上是对“大模型微调”的降维思考：既然我们只需要模型适配特定任务，就不必更新所有参数——那些与任务无关的权重更新，完全可以被“低秩矩阵”过滤掉。这种“抓核心、弃冗余”的思路，不仅解决了大模型微调的成本问题，更启发了后续一系列高效微调技术（如LoHa、LoKr等）。未来，随着模型参数量持续增长，LoRA这类“轻量化适配”技术，将成为大模型落地的关键基础设施。如果你正在做大模型微调，

构建AI Agent的反馈学习机制

本文旨在为开发者和研究人员提供构建AI Agent反馈学习机制的全面指南。反馈学习的基本原理和分类强化学习框架下的反馈机制设计深度强化学习的实现技术实际应用中的挑战和解决方案首先介绍反馈学习的核心概念和理论基础然后深入探讨算法原理和数学模型接着通过实际代码示例展示实现细节最后讨论应用场景和未来发展方向AI Agent：能够感知环境并通过行动影响环境的智能实体。反馈学习：通过环境反馈来调整行为策略的

基于神经符号AI的AI Agent可解释性增强

在当今人工智能快速发展的时代，AI Agent在诸多领域得到了广泛应用，如智能客服、自动驾驶、金融风险评估等。然而，许多AI Agent基于深度学习模型构建，其决策过程往往是一个“黑盒”，缺乏可解释性，这在一些对安全性和可靠性要求较高的场景中成为了应用的阻碍。本研究的目的是探讨如何利用神经符号AI技术来增强AI Agent的可解释性。范围涵盖神经符号AI的基本原理、与AI Agent的结合方式、核