AI教程

本文详细介绍了如何利用 QLoRA 技术将 7B 参数模型的显存占用从 15GB 压缩至 5.4GB，从而在 NVIDIA T4 等 16GB 显存的消费级 GPU 上实现高效微调。

深入探讨 LLM Zoomcamp 2026 第一模块，涵盖从基础检索增强生成到使用 Llama 3.1 和 minsearch 构建自主代理型 RAG 的全过程。

深入探讨使用 4 张 RTX 3090 显卡（96GB 显存）构建本地 LLM 推理环境的工程实践、性能瓶颈以及与高性能 API 相比的经济性分析。

全面解析 Google Gemma 4 各个版本的显存（VRAM）要求，涵盖量化技术对性能的影响，并为开发者提供针对 RTX 4090/5090 等显卡的专业建议。

本文介绍了九种高效的 LLM 成本优化策略，包括语义缓存、模型级联和提示词压缩，帮助开发者在不牺牲模型性能的前提下，将 API 开销降低 50-90%。

Z.ai 正式发布 GLM-5.2，这是一款采用 MIT 协议开源、支持 100 万超长上下文的旗舰级大模型，专为编码智能体（Coding Agents）和长程任务优化。

深入探讨如何构建自定义 GPU 常驻 Top-K CUDA 内核，消除智能体 RAG 管道中的 PCIe 传输瓶颈，为高性能 LLM 应用提供微秒级检索性能。

深入探讨将检索增强生成 (RAG) 从演示原型转变为稳健的企业生产环境所需的工程规范，重点关注混合检索、数据摄取策略和严谨的评估体系。

深入分析 Google Gemma 2 的技术架构，探讨混合注意力机制、知识蒸馏和 GQA 如何使 27B 模型在性能上超越体量更大的竞争对手。

谷歌 DeepMind 推出 DiffusionGemma，利用离散文本扩散技术取代传统的自回归生成，实现了 4 倍的推理加速和并行 Token 处理。

深入探讨 Dify 这款领先的开源 LLM 编排平台的高级技巧，包括工作流即代码、多模型路由、高级 RAG 优化以及 MCP 服务集成。

本文深入探讨如何通过 JSON 模式、函数调用（Function Calling）以及最新的结构化输出技术，从大语言模型中稳定获取可解析的结构化数据。