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摘要：人工智能正从内容生成(AIGC)向服务重塑(AIGS)转型，推动软件行业范式革命。Java企业面临"不转型就落后"的挑战，传统开发模式已无法满足智能化需求。JBoltAI提供专属解决方案，通过框架适配、能力建设和场景落地支持，帮助Java企业无缝整合AI技术。AI转型将重构Java企业的技术价值，在智能交互、服务体验等方面形成新优势。只有主动拥抱AIGS变革，Java企业
最近，团队小伙伴在一台带 4 \* RTX 2080 TI 显卡的服务器上，用 Ollma 部署了 QWQ 32b。正好，这两天需要把数据库里，一张表的某个字段内容给翻译整理一下，因为原始数据的内容实在是太乱了，完全不能看。
自从大模型技术走向市场以来，“幻觉”现象总是对用户造成困扰，而**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**技术正在成为解决这一难题的利器。国内众多科技大厂在实践RAG技术时都取得了阶段性的成果。
Self-Ask模式最早由Google Research团队在2022年论文《》中正式提出。其核心思想源于人类解决问题时的“元认知”策略：面对复杂问题，人们会本能地将其拆解为若干中间问题，逐一解答后再整合答案。定义：Self-Ask是一种基于显式中间问题生成的推理范式，其中LLM在回答主问题前，首先判断是否需要提出一个或多个后续问题（follow-up questions），并通过迭代式问答逐步逼
当下，我们正站在技术变革的重要关口。就像十年前的移动互联网浪潮催生了无数百万富翁一样，今天的人工智能领域正在重现这一历史。但不同的是，AI带来的变革将更为深远、更为彻底。从华为发布的《智能世界2035》报告到各大投资机构看好的创新方向，AI黄金赛道已明确开跑，而此刻入局，你仍能抢占先机。
📝 RAG技术解析：结合检索与生成的AI问答系统 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种融合信息检索和大语言模型生成的技术框架，通过以下流程提升问答准确性： 1️⃣ 文档加载：读取原始文本数据 2️⃣ 文本分块：将长文本切分为语义连贯的片段 3️⃣ 向量化：使用嵌入模型（如BGE）转换为高维向量 4️⃣ 向量存储：存入专业数据库（推荐FAISS/Chroma
本文详细分析了大模型的定义、应用领域及就业前景，指出大模型岗位需求旺盛、薪资高但竞争激烈。文章介绍了大模型相关岗位的学历和技术要求，包括编程能力、深度学习框架、算法理解等方面。针对就业挑战，文章提供了提升技术能力、积累项目经验、持续学习等建议，并系统规划了从初阶应用到商业闭环的四阶段学习路径，帮助读者系统掌握大模型技术，提升就业竞争力。
知识提炼是将大型复杂模型知识转移到较小模型的技术。学生模型通过学习教师模型的软预测(而非仅原始标签)来模仿其功能。教师模型的输出概率包含比标签更丰富的"暗知识"，帮助学生更准确学习决策边界。知识提炼的优势在于学生模型体积更小但性能接近教师，且可提高准确性。常见技术是基于响应的知识提炼，通过匹配教师和学生模型的输出分布实现，通常使用KL散度计算损失，并在较高温度下软化概率分布。
Fine-tuning（模型微调）到底是个啥？ 模型微调是在预训练大模型（如DeepSeek、LLaMA、Qwen等）的基础上，用特定领域或任务的数据集对模型参数进行二次训练，让大模型“从通才成为专家”。
在深度学习浪潮的推动下，AI大模型（Large AI Models）的研发与应用成为当今人工智能领域最具颠覆性和前沿性的研究方向。它们通常由亿级至千亿级参数构成，经过海量数据预训练后具备强大的表示学习能力与泛化能力。与传统模型相比，AI大模型在多任务、多模态、少样本学习等方面展现出显著优势，正在被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、推荐系统等诸多领域。
