大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
《开发避坑指南：从异常中读懂系统的“求救信号”》
本文指出软件开发中异常现象是系统的“健康预警”，而非单纯故障，批判了“临时修复”的短视思维，提出“现象溯源-根因定位-体系优化”的全链路解决框架。通过多用户并发下的“幽灵数据”、长期运行的“性能悬崖”、跨平台适配失效三个典型案例，剖析了缓存一致性、资源调度失衡、底层环境认知盲区等核心问题，并给出系统化排查与预防性优化方案。强调系统韧性的构建需贯穿开发全生命周期，需将每一次异常转化为架构升级契机，以长期主义视角打造可靠、可持续的软件产品。
