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。
Anki：让记忆更高效、更智能的开源力量
总之，Anki 是一个集科学、高效、自由于一体的强大工具。它不会让学习本身变得毫不费力，但它会让你付出的每一分努力都更有价值。如果你正苦恼于记忆难题，不妨试试 Anki，让科学的方法为你的学习赋能。
PPO / DPO 对安全边界的影响：压制还是迁移风险
本文揭示对齐训练（PPO/DPO）的深层误区：它不降低风险总量，而是迁移风险形态——压制显性违规，却强化灰区输出的稳定性与隐蔽性。风险未被消除，只是从“直白越界”变为“委婉越界”，更难检测、评估与拦截。安全不能只靠对齐，需模型、系统、策略三层协同。
