摘要： 根据最新研究，我为您整理了大模型SFT（监督微调）的参数设置与优化技巧： 一、核心超参数设置 1. 学习率（Learning Rate） 表格 微调方式推荐范围关键说明 SFT 1e-5 ~ 5e-5 最核心参数，数据量小用低值，数据量大用高值 LoRA SFT 2e-4 可使用更高学习率，配合Wa 阅读全文

摘要： 一句话理解 Loop EngineeringLoop Engineering（循环工程）的核心定义来自 Google AI 总监 Addy Osmani 在 2026 年 6 月发表的博客，原文只有一句话： Loop engineering is replacing yourself as the 阅读全文

摘要： 注意：现在 AI Agent 面试里的 Harness ≠ Harness.io 那个 CI/CD 平台。 Agent 领域 Harness：驾驭层 / 挽具层；公式：Agent = Model（大脑） + Harness（运行约束底座）。 一句话标准答案面试口述：模型负责思考推理；Harness 阅读全文

摘要： 大模型RAG实战，从被骂不靠谱到成为部门MVP，这是我的踩坑全记录 - 张不惑 - 博客园 一切的起点是一顿臭骂 上个月，我被领导叫进办公室骂了整整二十分钟。 起因是这样的——我们部门负责维护一套内部知识库系统，里面沉淀了公司近五年的技术文档、故障处理手册、还有各种规范流程。问题是，这玩意儿除了当摆 阅读全文

摘要： 请严格按照以下要求输出： 1. 输出必须是**严格合法的 JSON**，可直接被 Python json.loads() 解析2. 所有键和字符串值必须用**英文双引号**包围3. 不要包含任何 JSON 之外的文本（如"```json"或解释）4. 遵循以下 Schema：{ "type": "o 阅读全文

摘要： 想象你在教一个实习生写报告： 第1周：你给他看完整模板（标题格式、字体要求、段落结构）+ 10个范文 第2周：你问他"记得模板吗？"，只给简化版提示+5个范文 第3周：你直接说"写个市场调研报告"，不给模板，让他凭记忆写 内化就是让AI的"记忆"（模型参数）记住template，而不是每次都在"便签 阅读全文

摘要： 个人总结 其核心思想是通过两个独立的神经网络（用户塔和物品塔）分别处理用户和物品的特征，最终通过相似度计算实现匹配或召回任务。 用户侧和物品侧的特征分别经过各自的深度神经网络（DNN）处理后，得到用户嵌入（user embedding）和物品嵌入（item embedding），然后通过相似度计算（ 阅读全文

摘要： 项目概述 Agno是一个轻量级Python框架，专为构建多智能体系统(MAS)而设计。它支持开发具有不同能力级别的智能体： 基础工具代理 知识增强代理 记忆与推理代理 团队协作代理 确定性工作流代理 框架提供完整的开发生态，包括知识管理、工具集成、向量数据库支持和可视化Playground。 核心特 阅读全文

摘要： 目录 摘要 一、引言 二、Open WebUI 的概念讲解 （一）功能特性 （二）技术基础 三、Open WebUI 的架构设计 （一）系统架构图 （二）架构模块介绍 四、Open WebUI 的安装与使用 （一）安装方法 1. 通过 Python pip 安装 2. 通过 Docker 安装 3. 阅读全文

摘要： 使用Gradio快速开发前端界面：基础知识前言一、什么是Gradio？二、安装Gradio三、快速入门：构建一个简单的文本处理界面四、Gradio 的核心组件五、核心组件的演示六、总结前言在机器学习和深度学习项目中，模型的部署和展示往往是一个重要的环节。然而，传统的前端开发流程可能对数据科学家或算法 阅读全文