微调常见术语：入门大模型微调必须掌握的概念
本文系统梳理大模型微调核心术语：从预训练、微调、全参数微调，到LoRA、QLoRA、Adapter等参数高效方法；涵盖学习率、Warmup、Batch Size、过拟合、KL散度、Reward Model等关键概念，助初学者快速构建完整知识体系。
大模型微调常见术语解析：新手也能看懂的入门指南
本文通俗解析大模型微调核心术语：涵盖预训练模型、LoRA/QLoRA等轻量方法、学习率/批次大小等训练参数，以及过拟合、数据投毒等效果与安全要点，助新手快速入门并安全实践。（239字）
微调与推理：解锁大模型定制化能力的核心密钥
本文深入浅出讲解大模型微调与推理的核心原理与实践：微调（如LoRA）让通用模型适配垂直场景，推理则实现价值落地。以LLaMA为例，手把手演示数据准备、平台微调、在线测试与效果评估，零代码门槛，助初学者快速打造专属AI模型。（239字）
大模型微调太难？那是你没看这篇：像拼积木一样理解 AI 核心技术
AI博主带你轻松入门大模型微调！用“岗前培训”比喻讲透LoRA、QLoRA、梯度累积等50个核心术语，拆解为六大模块。涵盖原理（Token/Transformer）、流派（全参/LoRA/QLoRA）、实操（数据准备→参数配置→训练→量化）、评估（准确率/F1/困惑度）与安全（脱敏/过滤）。推荐LLaMA-Factory可视化平台，小白也能高效落地垂直领域模型。
细说：企业数字化转型“5大层面+12个要素”
本文系统解析企业数字化转型的“5大层面+12个要素”，涵盖战略规划、技术人才、运营创新、资产沉淀与绩效评估，揭示数字化如何驱动增长与变革。强调转型是长期战略工程，需借力技术工具加速落地。
第一次跑通 PPO：实战卡点全拆解
PPO实战难点不在算法理解，而在系统性不确定：需先明确对齐目标，以SFT模型为起点，严格使用reference model，设计偏好式reward，聚焦policy更新与KL系数调控，并通过行为变化而非loss曲线评估进展——本质是耐心跑通最小闭环。
数字孪生项目的开发流程
数字孪生是物理实体的高保真数字化表达，强调虚实映射与实时同步。涵盖需求定义、数据感知、建模渲染、数据融合、应用交付五大阶段，支持设备监控到城市级仿真。适用于工业制造与智慧城市等多场景。（238字）
微调是否会削弱 base model 的原始安全对齐
本文揭示微调对大模型安全对齐的隐性侵蚀：安全并非静态“外壳”或可锁定模块，而是与全部参数纠缠的行为偏好分布。微调（尤其SFT、LoRA、PPO）不删除安全能力，却系统性“重加权”其触发条件——稀释犹豫、压缩拒答、掩盖灰区风险。真正危险的，是变化未被察觉。安全需被主动守护，而非默认留存。
