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。
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，主要包括指令微调、对齐微调和高效参数微调。LoRA等方法通过低秩矩阵分解减少参数量，提升训练效率，而Prefix Tuning、Prompt Tuning则通过少量可训练参数实现高效迁移，在效果与成本间取得平衡。
1-MongoDB相关概念
MongoDB适用于高并发、海量数据、高扩展性场景，如社交、游戏、物流、物联网及视频直播。适合数据量大、读写频繁、事务要求不高的应用，满足快速迭代、水平扩展、地理查询等需求，是“三高”场景的理想选择。（238字）
如何在技术面试中自信应对“大模型微调”话题？
本文整理了测试开发在面试中常见的大模型微调相关问题。涵盖了从显存需求、数据构建到训练策略等35个关键点，重点分析了SFT与预训练的区别、领域适应与灾难性遗忘等核心挑战。文章强调测试开发人员需掌握模型评估、数据质量控制和训练监控等技能，以适应AI时代对质量保障提出的新要求。
蓝牙定位追踪技术：从技术原理、核心优势详解（一）
蓝牙定位追踪技术利用RSSI或AoA/AoD，通过信标、网关或多天线阵列实现室内精准定位，具备低功耗、低成本、易部署、抗干扰强等优势，广泛应用于工业、仓储、楼宇等场景的人员与资产管理。如果您想进一步了解维构lbs智能定位的技术和案例，欢迎搜索、关注、评论留言~
让智能家居“听懂人话”：我用4B模型+万条数据，教会了它理解复杂指令
通用大模型在面对复杂的物联网（IoT）指令时，常因无法理解“半小时后”、“稍微调低一点”等模糊语义而“翻车”。本文将分享如何通过高质量的数据清洗与精准的超参调优，将轻量级的 Qwen-3-4B-Instruct 模型训练成一个懂逻辑、会推理的智能家居专家。从数据治理到参数内幕，干货全公开！
当技术面试聊到“大模型微调”，你应该怎么回答？
近两年测试开发跳槽常遇“大模型微调”面试题。AI已深入测试领域，从数据生成到智能分析，均需掌握微调机制。本文梳理35个高频问题，涵盖显存计算、SFT实践、数据构建、灾难性遗忘等核心知识点，助你理解预训练与微调差异、LoRA应用及评测集设计。测试人应聚焦模型可控性、质量评估与训练监控，掌握AI时代新竞争力。
【源码开源】基于STM32的应急救援仓系统 | 救援效率和实时监控
基于STM32的应急救援仓系统充分体现了物联网与智能控制技术在公共安全领域的应用价值。通过环境监测、远程控制和报警管理等功能，实现了救援仓的智能化、可视化和高效管理。系统采用模块化设计，硬件稳定可靠，软件易于扩展升级，并通过MQTT协议保证了数据的实时性和准确性。
