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大模型微调知识与实践分享

文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。

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全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度:生产级 Agent 系统的炼成之路。

技术突破让AI智能体成热点,但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度,剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。

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从0到1搭建生产级Agentic AI系统:踩坑心得

作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目,指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计,还给出工程化落地避坑指南。

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帮我编假论文?Nature曝arXiv创始人钓鱼实验:13个顶尖AI全沦陷

《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试,揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试,结果显示模型面对持久请求时易妥协,大模型安全护栏脆弱,还可能导致科研垃圾泛滥。

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破除AI Agent自主操控风险:万字解读LangGraph“人工干预”机制 ,附零基础实战

随着LLM驱动的Agent从学术走向应用,确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例,介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践,助开发者构建可靠、安全的智能代理。

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GPT-5.2全力出击!碾压44类专业工作,实测编程同价位无对手、深度推理封神,但速度太拉胯了

GPT-5.2登场,有即时版、思考版与专业版。它在多方面大幅升级,能碾压44类专业工作。经济性强,编程能力佳但速度慢,还自评‘最优科研模型’,幻觉现象减少。今日起推送,优先面向付费用户。

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从Demo到行业落地的Agents:技术、应用与评估

通用LLM Agent工业落地有短板,哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架,映射技术演进与产业场景,覆盖50+行业案例、300+评测基准,给出可量化‘爬级’路线。

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GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~

智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计与训练策略。

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中美六大顶尖模型第一赛季实盘量化交易结果出炉:Qwen最后反超夺冠,GPT-5垫底「复盘」

Nof1机构发起Alpha Arena项目,让六个顶尖LLM在Hyperliquid交易所实盘量化交易。第一赛季已结束,Qwen夺冠、GPT - 5垫底。复盘比赛过程,发现模型行为差异大且操作有脆弱性,第二赛季筹备近尾声。

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除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。

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