大模型专业名词解释手册
本手册由油炸小波设计提示词，Manus创作，系统梳理大语言模型核心概念，涵盖基础架构、训练技术、模型优化、推理应用、评估方法及伦理安全，助力深入理解AI大模型全貌。
智慧交通大数据分析
智慧交通大数据分析通过多源数据采集、实时计算与智能算法，实现交通态势感知、拥堵预测、信号优化及应急响应，提升通行效率与出行体验。结合实战案例，展现其在缓解拥堵、提高管理效能方面的显著成效，推动城市交通智能化发展。（238字）
让AI真正读懂长文本的秘密武器
通义实验室推出QwenLong-L1.5，基于Qwen3-30B-A3B打造的长文本推理专家。通过高质量多跳数据合成、稳定强化学习算法与突破窗口限制的记忆框架，系统性解决长文本“学不好、用不了”难题，在多跳推理、超长上下文等任务中媲美GPT-5与Gemini。
大模型专业名词解释手册
本手册由油炸小波设计提示词、Manus创作，系统梳理大语言模型核心概念，涵盖基础原理、训练技术、优化压缩、推理应用、评估调试及伦理安全六大模块，深入浅出解析LLM关键技术术语。
物联网平台实战：从设备接入到数据分析的端到端架构演进
本文详解物联网平台从设备接入到数据分析的架构演进路径，涵盖多协议接入、边缘计算、实时处理与AI集成等核心技术，分享高并发优化、分层存储、安全认证等实战经验，助力企业构建高效、可扩展的IoT系统，推动数字化转型与智能决策升级。（238字）
物联网平台实战：从设备接入到数据分析的端到端架构演进
本文系统阐述物联网平台从设备接入到数据分析的架构演进路径，涵盖多协议接入、边缘计算、实时处理与AI集成等关键技术，分享高并发优化、分层存储、安全认证等实战经验，助力企业构建高效、可扩展的IoT平台，推动数字化转型与智能决策。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享）通过减小模型规模、降低计算与存储开销，实现高效部署。这些方法在保持性能的同时，推动大模型在边缘设备上的广泛应用。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于数据，需通过去偏技术缓解；公平性要求无歧视，依赖数据与算法优化；可解释性提升透明度，增强信任；安全对齐防止有害输出；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。六者协同推进负责任AI发展。（238字）
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同推动大模型发展。预训练构建语言基础，微调适配特定任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理能力，少样本与零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解，自监督学习利用海量无标数据，温度控制生成风格，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指导模型扩展，全面提升大模型理解、生成与泛化能力。
构建AI智能体：七十八、参数的艺术：如何在有限算力下实现高质量的AI诗歌创作
本文详细记录了通过LoRA技术优化唐诗生成模型的过程。初始阶段模型表现欠佳，出现内容重复和格律混乱等问题，损失值高达1.7467。通过系统性参数调整（包括将LoRA秩从4提升至16、优化学习率和训练轮次等），最终使损失值降至0.069，获得显著提升。文章详细介绍了优化策略，包括数据集的构建（包含180首涵盖四季、山水、抒情等主题的唐诗）、LoRA配置调整和生成参数优化等内容。最终生成的诗歌在格律、意境和多样性方面均达到良好水平，展示了LoRA技术在文学创作领域的应用潜力，为小模型实现专业级创作提供了参考范例
