大模型“驯化”指南：从人类偏好到专属AI，PPO与DPO谁是你的菜？
本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。
给大模型“上上价值”：用PPO算法让AI更懂你的心
本文深入浅出讲解PPO算法——大模型“价值观对齐”的核心引擎。以教育孩子为喻，解析其“剪切更新”“优势估计”“KL约束”等机制，涵盖原理、实战（数据准备→奖励建模→五步微调）、避坑指南及DPO等前沿方向，助你让AI既聪明又懂你。（239字）
黎跃春讲AI智能体运营工程师：如何构建与优化智能体系统
黎跃春深耕AI智能体领域，倡导运营工程师作为技术与业务的桥梁，构建涵盖感知、决策、执行与进化的智能系统。其提出的四步构建法及在客服、制造、金融等场景的实践，为企业数字化转型提供有力支撑，推动AI技术落地与人机协同进化。
智能体领航员：当AI成为数字世界的“船长”
在数字浪潮中，智能体领航员正崛起为AI新角色。它们具备自主决策、情境理解与持续学习能力，不再是被动工具，而是能规划复杂任务、优化多目标决策的数字伙伴，助力个人生活、专业工作与企业运营，引领人机协同的智能未来。
