《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》
本文记录大模型赋能文化遗产数字化的实践，针对古籍异体字识别难、残缺文本补全不准、隐性知识难挖掘、多模态数据割裂、中小机构部署难、知识难更新等痛点，提出对应方案：搭建古籍文字与语境知识库提升识别理解率，以多源史料关联与历史逻辑约束实现文本精准补全，构建多层级框架挖掘隐性知识，设计多模态语义对齐整合多元信息，通过轻量化优化与混合部署降低使用门槛，建立动态机制保障知识迭代。优化后多项关键指标显著提升，为古籍数字化提供有效路径。
向量存储vs知识图谱：LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案，对比向量检索与知识图谱架构优劣，分析Zep、Mem0、Letta等开源框架，并提供成本优化策略，助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
Java与图神经网络：构建企业级知识图谱与智能推理系统
图神经网络（GNN）作为处理非欧几里得数据的前沿技术，正成为企业知识管理和智能推理的核心引擎。本文深入探讨如何在Java生态中构建基于GNN的知识图谱系统，涵盖从图数据建模、GNN模型集成、分布式图计算到实时推理的全流程。通过具体的代码实现和架构设计，展示如何将先进的图神经网络技术融入传统Java企业应用，为构建下一代智能决策系统提供完整解决方案。
AI助教系统：基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教系统融合大语言模型、教育知识图谱、多模态交互与智能体架构，实现精准学情诊断、个性化辅导与主动教学。支持图文语音输入，本地化部署保障隐私，重构“教、学、评、辅”全链路，推动因材施教落地，助力教育数字化转型。（238字）
102_灾难性遗忘：微调过程中的稳定性挑战
在大型语言模型（LLM）的微调过程中，我们常常面临一个关键挑战：当模型学习新领域或任务的知识时，它往往会忘记之前已经掌握的信息和能力。这种现象被称为"灾难性遗忘"（Catastrophic Forgetting），是神经网络学习中的经典问题，在LLM微调场景中尤为突出。
13_命名实体识别：精准提取文本中的关键信息
在当今信息爆炸的时代，人们每天需要处理海量文本数据。如何从这些非结构化文本中高效地提取关键信息，成为了自然语言处理（NLP）领域的核心挑战之一。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术正是解决这一问题的关键技术，它能够自动识别并分类文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期、金额等具有特定含义的实体。
52_领域模型：BioBERT与FinBERT
在大语言模型(LLM)快速发展的今天，通用模型如GPT-4、Claude 3和Gemini虽然在广泛任务上表现出色，但在专业领域如医疗、金融和法律等场景中，往往难以达到专业人员的期待精度。2025年的研究表明，领域特定的预训练模型在垂直领域任务中能够显著超越通用模型，为专业应用提供更可靠的支持。本文将深入剖析BioBERT、FinBERT等代表性领域模型的技术原理、训练方法、性能评估及实际应用案例，探讨垂直领域预训练的独特优势与未来发展趋势。