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Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
从 GPT 到 Agent，技术与业务如何“双向奔赴”
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请徐文健、李陈忠、张昊阳探讨大模型产品落地路径。他们分享从 GPT 到 Agent 的经历、认知转变，讨论通用 Agent 及创业机会，还谈及 AI 产品难点和人才标准变化。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等：基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题，西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取，构建新型二阶非线性涡粘模型，在方形管道与矩形扩压器湍流测试中，精度优于现有模型。
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
AI时代，CRM的底层逻辑正被重构｜甲子光年
AI正加速改变CRM及SaaS产品形态和市场格局。纷享销客发布ShareAI平台，从连接型向智能型CRM跃迁。AI重构CRM底层逻辑，还助海外SaaS破局，中国厂商或借AI探寻商业化路径。
AI「第二章」开启，未来看应用与Agent！
文章基于对一线投资机构访谈，指出AI开启新篇章，模型投资降温，应用时代来临。还探讨DeepSeek与Manus影响、Agent发展路径、AI原生硬件等多领域现状与趋势，为创业者和投资人提供参考。