高效微调方法对比：选择最适合你的微调策略
本文对比LoRA、QLoRA、Adapter、Prefix/Prompt Tuning等主流高效微调方法，从参数效率、显存占用、推理延迟、实现难度和任务适配性五维度分析，助开发者根据硬件条件与场景需求选择最优方案。
大模型微调PPO原理：让AI学会人类价值观的核心算法
PPO（近端策略优化）是大模型对齐人类价值观的核心强化学习算法。它通过截断重要性采样与KL约束，实现稳定、渐进的策略更新，在ChatGPT、Claude等系统中驱动RLHF训练。原理简洁、工程友好，已成为大模型对齐事实标准。
第一次跑通 PPO：实战卡点全拆解
PPO实战难点不在算法理解，而在系统性不确定：需先明确对齐目标，以SFT模型为起点，严格使用reference model，设计偏好式reward，聚焦policy更新与KL系数调控，并通过行为变化而非loss曲线评估进展——本质是耐心跑通最小闭环。
AI 软件外包开发流程
AI软件外包流程聚焦数据、算法与模型，涵盖需求评估、数据工程、模型研发、系统集成、测试交付及持续迭代六大环节，强调数据质量、模型鲁棒性与工程化落地能力。（239字）
Vue3二维码生成器实现方案
本文拆解 Vue3/Nuxt3 二维码生成器实战方案，采用「Vue 管结构与状态、独立 JS 负责 Canvas 绘制」的分层架构。通过 `data-*` 属性定义交互协议，实现类型切换、表单联动、实时预览及 PNG/SVG 导出，兼顾可维护性与跨项目复用性。
