一文读懂LLM微调：新手必知的原理、误区与场景化应用方案
本文深入浅出讲解LLM微调原理与实操，涵盖新手必知的核心概念、常见误区及场景化应用方案。通过类比“学霸特训”，解析微调与提示词区别，推荐轻量级LoRA方法，提供从数据准备、环境搭建到模型训练、效果评估的完整步骤，并附实用工具与避坑指南，助力AI初学者快速掌握定制化模型技能，实现个人或企业级AI应用落地。
DeepSeek 深夜发布 Engram：比 MoE 更节能的突破，V4 架构初露端倪
当AI模型规模不断扩张，一个根本性问题愈发凸显：宝贵的算力是否被浪费在了本应“记住”而非“推算”的任务上？DeepSeek最新披露的Engram技术，正是对这一痛点的结构性回应。它试图将事实性记忆从昂贵的连续神经网络计算中剥离，转向确定性的高效查找，为大模型架构开辟了一条全新的“稀疏性”优化路径。这或许意味着，下一代模型的竞争焦点，正从参数规模转向计算质量的重新分配。
2026年企业建设智能客服系统多少钱？选型与成本控制全攻略
本文解析2026年智能客服系统建设成本，围绕功能复杂度、渠道覆盖、系统集成等五大影响因素，结合主流产品如瓴羊Quick Service的能力特点，提供选型逻辑与成本控制四大策略，并强调ROI评估与科学选型原则，助力企业以务实路径实现智能服务升级。
