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二次预训练与微调的区别在大型语言模型（LLM）的开发和应用中，二次预训练（也称为继续预训练、增量预训练或领域自适应预训练，Domain-Adaptive Pretraining，简称DAPT）和微调（Fine-Tuning）是两种常见的模型适配方法。它们都基于已有的预训练基座模型（如Llama、Qwen或GPT系列），但目的、数据需求、训练目标和适用场景有显著区别。本文将详细解释二者的差异，帮助读者理解何时选择哪种方法。

AGI-rag学习：ChromaDB使用1，txt类型文档【20251016课复习】记录学习llm过程中的学习代码下面的代码是学习如何使用chromaDB的例子,文档是txt类型

2025 n1n.ai 全栈国产大模型接入列表与实测报告摘要：误以为 n1n.ai 只支持 GPT-4？本文更新 n1n.ai 对国产 AI 大模型（DeepSeek, 通义千问, 智谱 GLM, Yi）的全面支持情况。附详细的 LLM API 兼容性列表与延迟实测，助您一站式管理全球 AI 大模型资产。

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[AI 工程实践] 远程调用 Ollama 报错解析：如何解决“本地文件找不到”的误区在使用 Ollama 进行局域网远程调用部署的过程中，一些开发者可能遇到过类似的错误提示：“找不到本地文件”或其他本地路径相关的异常。明明客户端的环境变量已经正确设置为远端 IP，直接通过 IP 请求也能获取到 JSON 响应，为什么程序却仍然报错？

2025 AI 生态全景：AnythingLLM、OpenRouter、LiteLLM 与 n1n.ai 深度对比摘要：面对 AI 生态的爆发，如何选择合适的 LLM API 基础设施？本文深度横评 AnythingLLM、OpenRouter、LiteLLM 与 n1n.ai 四大主流工具。从个人 AI 开发到企业级 AI 大模型部署，剖析各平台在 AI API 聚合及成本控制上的优劣，助你构建高效的 AI 大模型技术栈。

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多模态RAG🍋🍋AI学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

AI是否存在“系统一”与“系统二”？——从认知科学到深度学习架构的跨学科解读在丹尼尔·卡尼曼的经典著作《思考，快与慢》中，人类认知被划分为两个系统：系统一（快思考）：自动化、直觉式、快速、并行处理、低能耗、易受情绪影响

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-30)生成于：2025-12-30共发现热门项目： 13 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发正席卷开源领域，项目高度聚焦解决信息过载与效率痛点。热点项目如TrendRadar借助MCP实现多平台舆情智能分析，SurfSense与awesome-llm-apps则展示了RAG与智能体在跨平台知识管理中的爆发力，而RealtimeSTT和chatterbox凸显了实时语音技术的成熟。整体趋势表明，开发者正积极构建开箱即用的AI工具链，通过低代码部署和多样化集成，将大模型能力切实转化为可复用的业务解

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【AI大模型第9集】Function Calling，让AI大模型连接外部世界Function Calling 是 OpenAI 最先引入的一项技术，允许开发者将大语言模型（如 GPT-4）与外部函数或工具集成。通过 Function Calling，模型可以理解用户请求并生成调用外部函数所需的参数，从而实现更复杂、更动态的任务处理。下面我们一起来详细了解 Function Calling 技术吧。

从零开始调用大模型：使用 OpenAI SDK 实现歌词生成，手把手实战指南在 AIGC 浪潮席卷全球的今天，大语言模型（LLM）已不再是科研实验室里的“黑科技”，而是每一个开发者都能轻松调用的强大工具。

《PDF解析工程实录》第 12 章｜别让模型贴着墙走：为什么加一圈空白，效果反而更好？点此进入系列专栏先说结论：对于相当多的图像模型，在输入图像四周主动加一圈 Padding（空白边），往往能提升边界区域的识别效果。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-31)生成于：2025-12-31共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示，AI应用开发与工具链整合已成主流热点。项目聚焦于大语言模型的实际部署与能力增强，如pg-aiguide通过MCP服务器优化PostgreSQL代码生成，chatterbox提供开源SOTA级TTS方案。开发者积极构建AI智能体与RAG应用，awesome-llm-apps和anthropics/skills等仓库集结了大量可复现案例，而vllm则持续优化LLM推理性能。同时，private-gpt和TrendRa

【Cursor进阶实战·03】四大模式完全指南：Agent/Plan/Debug/Ask的正确打开方式周末改个功能,给Cursor描述需求后,它疯狂修改了10个文件,结果项目跑不起来了。回滚代码重来,这次小心翼翼地问了个简单问题,它却只讲理论不写代码。

⚙️ AI冲击下的职场新物种：超级个体现在的AI浪潮，与蒸汽机、互联网革命最大的不同，在于它不是“体力替代”，而是“认知替代”。过去：现在：

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斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 17: Alignment - RL 2学习斯坦福的 CS336 课程，本篇文章记录课程第十七讲：对齐 - RL（下），记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄

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基于Llama-Factory/Qwen2.5-1.5b自定义数据集LoRA微调实战【PPO/RLHF/训练/评估】目标是整合主流高校效训练微调技术，如增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练、KTO训练、ORPO训练

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LLM大模型的付费管理流程（以OpenAI 为例）本文以OpenAI 为例，说明LLM大模型的付费管理流程OpenAI的付费管理核心是以API Key为唯一身份标识，在云服务端完成全链路管控：客户端仅需携带API Key发起请求，无需感知计费细节；云服务端是付费管理的核心枢纽，负责校验付费状态、计量资源消耗、结算费用、管控使用限额；大模型端仅上报算力/资源消耗数据，不直接参与计费规则决策。以下从完整流程视角拆解付费管理的每一个环节，结合前文（OpenAI 的核心架构范式）三层架构的交互逻辑说明：

大语言模型之AI Agent：Multi-Agent架构一、引言在 Agent 系统的构建过程中，随着系统演进，其复杂度往往持续攀升，进而显著增加管理与扩展的难度。典型挑战包括：

量子计算会彻底改变 AI 的运算方式吗？一场关于"量子幽灵"与"硅基大脑"的深夜对话 🎭💻深夜的实验室里，经典计算机的风扇嗡嗡作响，像一位疲惫的老管家在叹息。此时的你，或许正训练着第127个epoch的神经网络，看着loss曲线像蜗牛一样爬行，心里默念："这世上一定存在一条计算捷径！"

Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判在使用RAG辅助LLM完成知识问答任务时，无论检索是否必要或者段落是否相关，不加选择地检索和合并固定数量的检索段落，都会降低LM的通用性，或者可能生成无益的反应。