AI大模型微调完全指南：从原理到实践，轻松打造专属模型
大模型微调是让通用AI变身专业助手的核心技术。通过少量领域数据训练，可打造懂医疗、法律或企业专属业务的AI模型，成本低、效率高。无需编程基础，四步即可完成：准备数据、选基座模型、设参数、训练评估。未来，人人皆可定制AI。
采集架构的三次升级：脚本、Docker 与 Kubernetes
本文通过一个网站商品列表页采集任务，展示了爬虫架构从Python脚本到Docker化，再到Kubernetes Job化的三次演进。Kubernetes在处理大规模、高成本、高稳定性需求的爬虫任务时变得必要，帮助自动管理任务生命周期和资源，避免系统失控。
淘宝商品详情API与大数据分析结合案例
淘宝商品详情 API（如 item_get 接口）与大数据分析结合，可贯穿电商运营全链路，在竞品监控、智能选品、供应链优化、用户推荐、市场预测等场景落地，以下是技术实现、典型案例与商业价值的完整解析。
从入门到精通：手把手教你用LLaMA Factory微调专属大模型
大家好，我是AI博主maoku老师。你是否觉得大模型“懂王”式回答不够专业？微调正是破局关键！本文带你深入浅出理解微调原理，掌握LoRA、量化、对话模板三大核心技术，并手把手教你用LLaMA Factory零代码实践，四步打造专属Web安全专家模型。从数据准备到部署应用，全程实战，助你将大模型从“通才”炼成“专才”，实现个性化、低成本、高效率的AI赋能。
跨境与采集，高匿名代理IP显神通
高匿名代理IP能完全掩盖用户真实IP及代理身份，提供极致隐私保护，有效绕过地域限制，保障数据采集、跨境电商、网络安全等场景下的操作稳定与安全，是合法合规网络活动的重要工具。
[技术深度] 2026 AI智能体运营工程师课程大纲拆解的RAG技术路线图
随着大模型（LLM）从“玩具”走向“工具”，企业级应用的核心痛点已从“如何调用 API”转移到了“如何管理私有知识”。RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术因此成为了 2026 年技术圈的绝对顶流。
然而，市面上绝大多数教程仅停留在“LangChain Demo”层面，无法解决工业场景下数据脏乱、检索精度低、响应延迟高等实际问题。
本文将深度拆解智能体来了（西南总部）的【AI智能体运营工程师就业班】核心技术模块。我们将跟随技术导师金加德讲师的视角，复盘一套经过实战验证的 RAG 技术路线图，从数据 ETL 到混合检索（Hybrid Sear
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。
