80_离线环境搭建：无互联网LLM推理
在当今大语言模型（LLM）蓬勃发展的时代，许多组织和个人面临着一个共同的挑战：如何在无互联网连接的环境中高效部署和使用LLM？这一需求源于多方面的考量，包括数据安全、隐私保护、网络限制、极端环境作业等。2025年，随着企业对数据主权意识的增强和边缘计算的普及，离线LLM部署已成为AI应用落地的关键场景之一。
70_大模型服务部署技术对比：从框架到推理引擎
在2025年的大模型生态中，高效的服务部署技术已成为连接模型能力与实际应用的关键桥梁。随着大模型参数规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何在有限的硬件资源下实现高性能、低延迟的推理服务，成为了所有大模型应用开发者面临的核心挑战。
# GloVe词嵌入：全局词频矩阵的高效表示
在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入技术作为连接离散文本与连续向量空间的桥梁，已经成为各种文本处理任务的基础。继Word2Vec之后，斯坦福大学在2014年提出的GloVe（Global Vectors for Word Representation）模型为词嵌入技术开辟了新的思路。与Word2Vec专注于局部上下文信息不同，GloVe通过分析词的全局共现统计信息来学习词向量表示，这种方法在捕捉词语间全局语义关系方面具有独特优势。
30_情感分析变体详解：从极性到细粒度 - 深度解析与教学
情感分析（Sentiment Analysis），又称意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）领域的核心任务之一，旨在自动识别和提取文本中的情感信息。随着社交媒体的普及和用户生成内容的爆炸式增长，情感分析技术在商业决策、舆情监测、产品开发等领域发挥着越来越重要的作用。
27_依存解析详解：语法结构的精确表示
依存解析(Dependency Parsing, DP)是自然语言处理(NLP)中的核心技术之一，其目标是分析句子中词语之间的依存关系，构建句法树结构以表示句子的语法组织。这种解析方式通过标记词之间的有向弧来表示它们之间的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
29_序列标注技术详解：从HMM到深度学习
序列标注(Sequence Labeling)是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务，其目标是为序列中的每个元素分配一个标签。在NLP领域，序列标注技术广泛应用于分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等任务。
28_主题建模详解：从LDA到BERTopic - 深度解析与教学
主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，旨在从大量非结构化文本中自动发现潜在的主题结构和语义模式。随着大语言模型的崛起，主题建模技术也在不断演进，从传统的统计方法到基于深度学习的高级模型，为文本理解、信息检索、舆情分析等任务提供了强大的技术支撑。
边缘大型AI模型：协作部署与物联网应用——论文阅读
论文《边缘大型AI模型：协作部署与物联网应用》系统探讨了将大模型（LAM）部署于边缘网络以赋能物联网的前沿框架。针对传统云端部署高延迟、隐私差的问题，提出“边缘LAM”新范式，通过联邦微调、专家混合与思维链推理等技术，实现低延迟、高隐私的分布式智能。