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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……
OpenAI Bob McGrew：推理是 25 年机会最大的领域
OpenAI 前研究掌门 Bob McGrew 用一句话点破 2025：预训练红利见顶，真正的机会在“推理”。从 O1 到 O3，短短半年模型学会“先打草稿再回答”，思维链（CoT）让 AI 从黑盒变可解释、可审计、可 Agent。文章拆解四重信号：算力瓶颈、模型黑箱化、机器人窗口期、专有数据价值重估——想在大厂夹缝里活下来，就得把业务翻译成模型能推理的流程，而不是再炼一次通用大模型。
深度解析： AI 幻觉的形成和应对路径
从技术原理到实际使用，大模型的“幻觉”问题始终绕不开：它不仅影响输出准确性，更关系到业务决策与风险控制。本文将深入剖析AI幻觉的形成原因，探讨应对路径与工程优化思路，并从使用者视角出发，提出如何“和幻觉共处”的实践建议。
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。
一文搞懂Session处理：原理、实践与常见问题剖析
Session 很常见，但你真的知道它是怎么运作的吗？本文从零拆解 Session 的原理、使用方法以及常见坑点，用最清晰的方式帮你在产品体验优化、用户登录设计等场景中少踩雷、快上手。
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。
