2小时打造专业医疗助手：基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
2025年前端局势分析，我该不该转行？
2024年，前端领域经历了快速变化，AIGC的兴起和市场HC减少使得前端工程师面临挑战。尽管AI工具如通义灵码和Cursor能高效生成代码，但AI无法完全取代前端工程师，因其缺乏逻辑、沟通和创新能力。前端工作不仅限于编码，还包括需求分析、代码评审等。未来，前端不会“死亡”，而是持续演变。面对大环境的压力，提升综合能力、拥抱变化、持续学习和保持身心健康是关键。转型方向包括升管理、做架构师或转讲师等。稳住2025年，需适应变化、不断学习并探索更多可能性。