干货！三款顶流大开源模型深度对比：谁才是中文场景下的定制化之王？
本文深入解析大模型定制化路径，从“通才”到“专才”的关键跃迁。通过对比Llama 3、Qwen 2.5与Mistral在中文电商评论情感分析中的表现，揭示模型架构、语料基因与量化技术对效果的影响，结合LoRA/QLoRA等高效调优方法，为开发者提供选型指南与实战框架，助力低成本实现精准AI落地。
16G显卡也能调大模型？先搞懂显存消耗的3大核心原因
本文深入解析大模型微调中显存消耗的三大主因：模型参数、中间激活值与优化器状态，结合原理与实操，教你用16G显卡高效调参。通过精度优化、批大小调整与低显存优化器等策略，精准定位OOM问题，平衡显存、速度与精度，助力中小开发者低成本入门大模型微调。
开源大模型微调对比：选对模型，让定制化更高效
本文对比Llama 3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型在中文场景下的微调表现，从算力门槛、数据效率、任务适配性等维度分析，结合实战案例与主观评估，为开发者提供选型建议，助力高效构建定制化AI模型。
显存不够也能练大模型？从LoRA到P-Tuning，7大扭矩技术硬核避坑指南
本文深入浅出地讲解了大模型落地的关键环节——微调（Fine-tuning）。针对开源模型在专业场景中“胡言乱语”的问题，剖析其根源在于缺乏针对性训练。文章系统拆解从预训练到微调的全流程，详解Transformer架构与高效微调技术（PEFT），并重点介绍当前主流的7种方法，如LoRA、QLoRA、P-Tuning等，涵盖原理、优劣与适用场景。结合数据准备、环境搭建与代码实战，提供完整落地路径，最后给出选型建议与效果评估方案，助力开发者以低成本实现大模型业务化部署。
新手必藏！4大主流LLM微调工具横评+实操指南
本文深入浅出解析大模型微调核心技术，对比LLaMA-Factory、Unsloth、MS-Swift、MindSpeed-LLM四大主流工具，结合实操案例手把手教学。涵盖微调原理、PEFT策略选择、数据准备、低代码训练到效果评估全流程，帮助新手避坑提效，快速打造专属行业模型，实现低成本高效落地。
RFID安全帽实施智能考勤管控
RFID安全帽内置无源标签，绑定人员信息，通过UHF抗金属标签与读写器自动识别，实现无感知考勤。覆盖门禁、通道等场景，支持多人同步识别、实时定位与数据追溯，提升工地、车间等复杂环境下的考勤效率与安全管理，推动智能化工地建设。（238字）
