想让大模型更懂你？从原理到实践，详解高效微调的全流程
本文深入解析大模型微调中的核心参数调优与显存优化策略，涵盖学习率、训练轮数、批量大小、截断长度、LoRA秩五大关键参数的原理、调参技巧及显存影响，并结合LLaMA-Factory实战演示高效微调全流程，助你低成本、高质地打造专属AI助手。（239字）
AI Agent 职业路线：破局 “浮光行为”，构建智能体生态核心竞争力
随着“人工智能+”战略深化，AI Agent成新质生产力人才培养核心。但行业普遍存在“浮光行为”——智能体仅机械执行指令，难对齐业务目标。根源在于跨模态认知、流程闭环、协作架构三大能力缺口。本文提出四层进阶框架（业务运营→流程集成→架构开发→企业落地），助力开发者从调优者成长为智能体生态构建者与未来治理者。（239字）
自主智能体：重塑传统行业的隐形革命
在AI从概念走向应用的时代，自主智能体正悄然重塑传统行业。它非单一模型，而是具备感知、决策、执行与优化能力的“数字员工”，已在制造、供应链、农业、医疗、建筑等领域实现深度赋能，推动人机协同新范式。
别再混为一谈！万字拆解内存与显存：决定你模型训练成败的硬件真相
你好，我是AI科普博主狸猫算君！本文深入浅出解析内存（RAM）与显存（VRAM）的本质区别：前者是CPU的通用办公桌，后者是GPU的专属高速实验室。重点破除“大内存=能训大模型”误区，揭示显存带宽、容量为何直接决定AI训练成败，并提供监控、排错与硬件选配实战指南。（239字）
