语言模型

大模型微调训练FAQ - Batch Size与参数配置A: 主要体现在以下几个方面：1. 显存使用 💾影响机制：2. 训练速度 ⚡3. 模型效果 🎯 梯度稳定性：

AI核心知识68——大语言模型之NSP （简洁且通俗易懂版）下一状态预测 (NSP，Next State Prediction) 是从大语言模型 (LLM) 向世界模型 (World Model) 进化时的一个核心概念。

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Plan-and-Act：让AI智能体学会“先想后做“📖 论文标题：Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks 👥 作者：Lutfi Eren Erdogan, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Shuohang Wang, Ahmed Awadallah, Chenguang Zhu, Liangke Gui, Lijuan Wang 🏫 机构：Microsoft 📅 发表：arXiv 2503.09572 🔗 论文链接：https://a

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多机器人环境监测中的异质性，用于解决时间冲突任务在多机器人系统执行持续性任务时，若需中断处理紧急的时效性任务，常面临性能平衡的挑战。本研究以区域巡逻与异常无线电信号定位的双重任务场景为例，探讨这一平衡问题。

图文跨模态融合基础 2 ：LLM工程总览1.回顾LLM原理2. LLM工程化挑战2.1. 自然语言（NLP）歧义2.2. 成本和延迟2.3. 提示、微调、替代方案

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基于大语言模型的自助式 AI 心理咨询系统1.1 时代背景：传统心理咨询的痛点与 AI 技术的破局在快节奏、高压力的现代社会，心理健康问题日益凸显，焦虑、抑郁等情绪障碍困扰着众多人群。据世界卫生组织（WHO）数据，全球约有 10 亿人正遭受精神健康问题的折磨，每 40 秒就有一人因自杀离世。在中国，抑郁症患者超 9500 万，青少年抑郁检出率达 24.6%。这些数字背后，是对心理健康服务的迫切需求。

大语言模型（LLM）以deepseek举例：通过类比，学习LLM改进于Transformer的一些方法MoE 是一种稀疏激活的神经网络架构设计。在现代大语言模型（LLM）中，MoE 被用于在不显著增加计算成本的前提下大幅提升模型容量。这里和之前用的Feed Forward Net（FFN）对比一下：在 Transformer 中，每个 FFN 层通常由两个线性变换 + 激活函数组成，这两个全连接的参数量在大模型下太大了假如有2048的参数量，几乎有204820482的参数量（忽略b），忒多了所有 token 都要

嵌入模型和大语言模型的关系「嵌入模型（ONNXMiniLM_L6_V2/bert-base-chinese/nomic-embed-text）」和「大语言模型（qwen:1.5b/deepseek-r1）」的本质区别 ——嵌入模型只有「编码能力」（文本→向量），无推理 / 生成能力；而 qwen:1.5b/deepseek-r1 是具备「推理、对话、生成能力」的大语言模型（LLM），两者在 RAG（检索增强生成）等场景中是「分工协作」的关系，下面用通俗的语言拆解清楚：

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8：大语言模型是无状态以及大语言模型的基石Embedding下面我从工程与原理两个层面，系统性地说明你提到的两个核心概念：① 大语言模型为什么是“无状态”的 ② Embedding 为什么是大语言模型的基石

【LangChain1.0】第十四阶段：Agent最佳设计模式与生产实践版本: LangChain 1.0.7+ | LangGraph 1.0.3+ 定位: Agent系统从设计到生产的完整实践指南更新: 2025-11-20

Ollama 在 Linux 上的完整安装与使用指南：从零部署到熟练运行大语言模型本文详细介绍了在 Linux 系统上安装和使用 Ollama 大语言模型平台的完整指南。主要内容包括：安装前的系统要求检查、两种安装方式（自动脚本安装和手动定制安装）、基本使用方法（模型下载运行和管理）、以及进阶应用（REST API调用、Python集成、Docker部署和Web图形界面）。文章还提供了常见问题解决方案和性能优化建议，帮助用户从零开始搭建本地大模型平台，适用于不同技术水平的开发者。

让 Trae IDE 智能体 “读懂”文档 Excel+PDF+DOCX ：mcp-documents-reader 工具使用指南【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

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SentGraph：用于多跳检索增强问答的层次化句子图谱本文提出SentGraph框架，一种基于句子级图谱的检索增强生成方法，专门用于解决多跳问答任务。通过引入修辞结构理论（RST）建模句子间细粒度逻辑关系，构建层次化句子图谱，实现精准的证据检索。实验表明，该方法在降低69%输入token消耗的同时，显著提升了多跳问答准确性。

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Lora训练的safetensor模型合并成GGUF在上一期博客中,我们介绍了如何进行lora训练, LLM语言模型Lora微调本期我们介绍如何合并训练后的模型

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多智能体大语言模型框架赋能医学等多领域低资源命名实体识别：知识检索、消歧与反思分析的创新实践本文提出KDR-Agent，一种创新性多智能体大语言模型框架，通过知识检索、实体消歧和反思分析三大机制，有效解决多领域低资源场景下的命名实体识别难题，显著提升模型在未见领域的泛化能力，为人工智能在信息抽取领域的应用提供新范式。

RAG、RAGFlow 与 Agentic RAG技术对比分析目录项目概况与研究背景一、技术架构层面的核心差异分析1.1 基础 RAG：经典 "检索 - 生成" 架构的特征与局限

论文精读第八期：Quiet-STaR 深度剖析：如何利用并行 Attention 与 REINFORCE 唤醒大模型的“潜意识”？以前的 CoT（思维链）像是在教模型“应试”，必须有题目、有提示才肯推理。而 Quiet-STaR 的出现，标志着大模型开始学会了“像学者一样阅读”——在海量的互联网文本中，通过预测未来的文字，自发地学会了“三思而后行”。这篇博客将剥开复杂的数学外衣，通俗解读 DeepMind/Stanford 这一开创性工作：当 AI 拥有了看不见的“内心独白”，通往 AGI 的路是否缩短了一程？