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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。
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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。
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。
从零学习大模型（5）——位置编码：让 AI 读懂 “语序” 的关键技术
在 Transformer 架构中，有一个容易被忽略却至关重要的模块 —— 位置编码（Positional Encoding，PE）。如果说注意力机制让模型能 “理解关联”，前馈神经网络让模型能 “提纯特征”，那么位置编码的作用就是让模型能 “感知顺序”。
从零学习大模型（4）——Transformer 的 “内部齿轮”：FFN、残差连接与归一化如何让 AI 更聪明？
本文将从功能原理、技术细节到实际作用，系统解析这些 “幕后模块”：为什么 FFN 能让注意力的输出更 “有用”？残差连接如何让模型 “越 deep 越聪明”？归一化又为何能让训练 “稳如泰山”？
从零学习大模型（3）——注意力机制：从 Self-Attention 到 KVCache，AI 如何学会 “聚焦”？
从 Transformer 的 Self-Attention 到 GPT 的 KVCache，注意力机制的每一次优化都推动着 AI 能力的跃升。本文将从基础原理出发，解析 Self-Attention、Cross-Attention 的核心逻辑，以及 MHA、GQA 等优化策略如何让 AI 在效率与性能间找到平衡。
从零学习大模型（2）——从文字到数字：Tokenizer 与 Embedding 如何让 AI 读懂人类语言
从 ChatGPT 到文心一言，大模型已成产品革新的关键。但要真正理解它们的能力，产品经理必须掌握底层的语言处理机制。这篇文章将拆解 Tokenizer 与 Embedding 的核心逻辑，用产品视角解析 AI 如何“读懂”语言。