LBDS负载均衡防御系统，沃思智能
LBDS负载均衡防御系统凭借分布式架构、智能监控与弹性扩展能力，广泛应用于互联网、金融、云计算等领域，有效提升系统稳定性与安全性。其融合AI、SDN等前沿技术，助力企业应对高并发与网络威胁，是数字化转型的关键基础设施。（238字）
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的核心技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过轻量改造输入实现高效微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样需求。（237字）
🔥 高频面试题汇总
Transformer核心基于自注意力机制，通过QKV计算捕捉长距离依赖，结合多头机制增强表达能力。使用位置编码补充序列顺序信息，配合RoPE、绝对/相对编码等技术。采用RMSNorm、SwiGLU等优化架构，结合LoRA、ZeRO实现高效训练与推理。显存估算需综合参数、KV缓存、激活值等，广泛应用于生成、理解与安全对齐任务。
语音通知
适用于科技公司服务器及物联网设备异常时的语音告警通知。开通语音服务后，可基于公共或专属模式申请资质、话术、号码与模板，通过API调用实现变量替换的语音呼叫，并支持通过控制台或API查询呼叫记录，推荐使用消息回执接收呼叫结果，确保告警及时处理。
微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过可训练前缀或软提示实现轻量微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样化部署需求。（238字）
高频面试题汇总
本文系统梳理大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，解析LoRA、ZeRO优化策略，介绍FlashAttention内存优化，并提供显存与训练时间估算方法，覆盖训练、推理、部署全流程关键技术点。
🔥 高频面试题汇总
本文系统解析大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，介绍LoRA、ZeRO优化策略及FlashAttention内存优化，提供显存与训练时间估算方法，并探讨幻觉抑制、安全性评估与垂直领域落地路径，助力深入理解与实战应用。（238字）
🔧 微调技术
微调是适配预训练模型的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；其变体如LoRA+、QLoRA、AdaLoRA进一步优化性能与资源消耗。Prefix Tuning与Prompt Tuning则以极小参数调整实现高效迁移。不同方法在效果、速度与部署间权衡，满足多样需求。（239字）
打造社交APP人物动漫化：通义万相wan2.x训练优化指南
本项目基于通义万相AIGC模型，为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合，并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术，实现高质量、高效率的动漫风格视频生成，兼顾视觉效果与落地成本，最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。（239字）
🔥 高频面试题汇总
本文系统梳理了大模型核心技术，涵盖Transformer架构、训练优化、推理部署及显存估算等关键主题，并结合面试场景提供回答框架与实战计算题解析，助力深入理解与高效表达。
