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从零学习大模型（14）——大模型多端部署与推理加速：突破算力与能效瓶颈
在人工智能模型从训练到落地的全生命周期中，部署、分布式训练与推理加速构成了技术落地的核心链条。随着大模型参数量突破千亿级，传统单卡训练和单机推理已无法满足需求，而跨平台部署的碎片化问题更对工程化能力提出了严苛挑战。本文将围绕多端部署框架、推理加速技术与分布式训练方案展开，揭示如何通过技术协同突破算力与能效的双重瓶颈。
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从零学习大模型（13）——RAG 与 Agent 进阶：基于 LangChain 的落地实践与框架解析
大模型落地到底难在哪？ RAG与Agent虽火，但如何从概念走向实战，真正用得好、用得巧？本文围绕 LangChain 的核心能力展开，从底层原理到项目拆解，带你理解每一步如何协同：如何构建对话式Agent、如何组织调用链路、如何实现多模态交互……
从零学习大模型（12）——混合专家模型（MoE）：让大模型 “分工协作” 的高效架构
本期我们从零起步，拆解 MoE 的核心理念与架构优势，透视背后的“专家调度”机制，探索如何通过“分工协作”赋予大模型更灵活的表现力与算力效率。
从零学习大模型（11）——模型压缩与量化：让大模型 “轻装上阵” 的核心技术
大模型“烧钱”又“吃资源”？压缩与量化技术才是让它轻装上阵的关键一招。本文手把手拆解核心原理与常见手法，帮你厘清技术演进脉络，打好基础理解一切模型优化策略的关键一步。
从零学习大模型（10）——从 SFT 到 RLHF：大模型如何学会 “符合人类期待”？
监督微调（SFT）让大模型能 “听懂指令”，但要让模型 “说的话符合人类偏好”—— 比如回答更礼貌、推理更严谨、拒绝有害请求，还需要人类反馈强化学习（RLHF）。这种从 “能做” 到 “做好” 的跨越，正是对齐技术（Aligning）的核心目标。RLHF 并非简单的 “二次训练”，而是通过人类反馈构建 “奖励信号”，让模型在试错中学会贴近人类价值观。
从零学习大模型（9）——大模型监督微调进阶：从数据工程到推理强化的微调全流程
从数据工程到强化推理，监督微调的每一环节都决定着大模型的实际表现。本篇将系统梳理大模型微调的全流程，不仅是一次知识的深度补完，更是助力技术团队构建高质量微调体系的实战指南。
从零学习大模型（8）——预训练：大模型的 “知识积累期”—— 从任务设计到数据工程
预训练（Pre-training）是大模型构建通用能力的核心环节。就像人类通过大量阅读积累知识，大模型通过在海量数据上的自监督学习，捕捉语言规律、语义关联和世界常识，为后续 “专项技能学习”（微调）奠定基础。这个过程的质量直接决定模型的上限 —— 数据的广度、任务的设计、筛选的精度，共同塑造了模型的语言理解、逻辑推理和生成能力。
阿里模型三连发，我用来跑通真实业务流程
在人工智能领域，模型的发布往往令人瞩目，但真正能将模型能力转化为实际业务价值才是关键。上周阿里连续发布了三个模型：通用语言理解模型、智能编程模型和推理与复杂判断模型。本文直接将这些模型应用于真实的电商评论分析业务流程中，供大家参考。
从零学习大模型（7）——解码策略：大模型如何 “选词说话”？从基础方法到投机解码
本文将系统解析解码策略的核心逻辑：基础解码方法如何工作？top-k、top-p 等参数如何调控生成效果？投机解码为何能让大模型推理速度翻倍？
AI产品经理技术：Wan2.2开源！最大亮点并非画质，扩散MoE亮点揭秘
Wan2.2的重点绝非画质的提升？这篇文章将从MoE专家模型架构的诞生，发展，以及Wan2.2的MoE的不同点。让各位产品经理们对未来AI模型发展的思路和脉络有更深入的认识。
从零学习大模型（6）——Transformer 结构家族：从 Encoder 到 Decoder，大模型为何偏爱 “单边设计”？
Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 “纯解码器”，从 T5 的 “编码器 - 解码器” 到 LLaMA 的 “前缀解码器”，不同结构的选择直接决定了模型的核心能力。
AI大模型风向突变：从技术预热到商业爆发，京东、小米等 B 端案例揭秘价值密码！
AI 大模型正从技术预热转向商业爆发，推理成本下降推动多模态应用，政策与备案加速行业规范化。京东、小米等企业的 B 端实践，正揭开大模型在商业场景中创造价值的密码。
