构建AI智能体：八十七、KM与Chinchilla法则：AI模型发展的两种训练法则完全解析
摘要： 大模型训练中，如何在有限计算预算（C≈6ND）下最优分配模型参数量（N）与训练数据量（D）是关键挑战。KM扩展法则主张“模型优先”，认为增大N的收益高于D（α=0.076＜β=0.103），推荐N∝C^0.73、D∝C^0.27。Chinchilla法则则通过实验发现大模型普遍训练不足，提出平衡策略（α=β≈0.38），推荐N∝D∝C^0.5，即在相同预算下减小模型规模并大幅增加数据量，可提升性能。
一个尚在公测的产品，凭什么能登顶AI排行第一名
OiiOii内测即登顶AIWW动画生成榜首，揭示AI应用竞争逻辑之变：从流量堆砌转向价值共鸣。市场正由“技术参数”比拼，迈向“可感知价值”的终极战场——真实需求、清晰定位与体验差异成关键。此非流量奇迹，而是行业向产品本质回归的信号。
构建AI智能体：八十六、大模型的指令微调与人类对齐：从知识渊博到善解人意
本文探讨了大模型从知识储备到实用助手的进化过程。首先分析了原始预训练模型存在的问题：擅长文本补全但缺乏指令理解能力，可能生成有害或无关内容。然后详细介绍了指令微调技术，通过高质量(指令-输出)数据集教会模型理解并执行翻译、总结、情感分析等任务。进一步阐述了人类对齐技术，包括基于人类反馈的强化学习(RLHF)的三个关键步骤，使模型输出不仅符合指令，更符合人类价值观。最后展示了Qwen模型微调实践，包括代码实现和效果对比。整个过程将AI从知识库转变为既强大又安全可靠的智能助手。
大模型微调技术入门：从核心概念到实战落地全攻略
本课程系统讲解大模型微调核心技术，涵盖全量微调与高效微调（LoRA/QLoRA）原理、优劣对比及适用场景，深入解析对话定制、领域知识注入、复杂推理等四大应用，并介绍Unsloth、LLaMA-Factory等主流工具与EvalScope评估框架，助力从入门到实战落地。
2026新规 | AI聊天机器人上线需要办理什么资质？
AIGC浪潮下，AI聊天机器人爆发式增长，2025年上半年中国相关企业注册超5万家。随着《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》发布，合规成关键。本文详解上线必备资质：ICP备案、算法与大模型双备案、特殊行业许可及拟人化服务新规，构建“四层合规体系”，助企业规避风险，实现可持续发展。
