2000 字 Prompt 失灵后，我把调研拆成 Agent 工作流
一条 2000 字 Prompt 很难同时管住检索、核验和对比。更稳的做法，是把调研拆成检索、审计、结构化对齐和合成四层，再用状态机决定何时返工、何时输出。
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关键词：对齐
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AI 实操指南
用GRPO算法调教3B小模型：不走SFT弯路的企业专属微调方案
告别繁琐SFT与昂贵的Critic模型，利用GRPO（群组相对策略优化）在单卡RTX 4090上对3B参数模型进行强化学习微调。本文提供具体的奖励函数编写模板、显存控制参数及实战流程，帮助中小团队以最低成本实现垂直领域的
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AI 实操指南
向量检索跑不动了：医院和券商如何用 GraphRAG 重建知识库
传统向量 RAG 在跨文档多跳问答、企业术语对齐、表格与图谱混排场景里频繁失灵。GraphRAG 通过知识图谱补齐关系推理与全局摘要短板。本文以三甲医院 DRG 病案与券商投研底稿两个真实场景，拆解从实体抽取、关系建模到
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开发者生态
11520张昇腾910C并行，训练抖动先查哪条链路
11520张昇腾910C接入同一集群后，单个慢节点、端口错误或集合通信阻塞，都可能把等待扩散到整个任务。排查要把训练时间线、HCCL算子和交换机端口指标对齐，再决定是否调整通信算法、超时策略和任务编排。
阅读全文模糊指令先别跑：2026年自主Agent怎么追问和重试
“帮我分析 Q2 项目风险”缺少风险范围、证据口径和交付标准。更稳的 Agent 会先拆意图，再调用工具、检查返回结果，最后由独立审核节点决定交付、重跑还是追问。这里给出一套可放进 LangGraph 的状态机，并说明
阅读全文昇腾910C爆显存，三步查清算子对齐
PyTorch 模型迁到 CANN 后一跑就 OOM，先把加卡放到最后。固定输入复现峰值，用 Profiler 对齐自定义算子前后的 shape、dtype、format 与 Data Copy，再根据证据处理算子融合和
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开发者生态
昇腾 910C 算子调优：先把数据搬运压下来，再谈自定义算子
长上下文推理变慢，不一定是算力不足，数据搬运、临时张量和算子下发也可能占大头。围绕昇腾 910C，梳理如何用 profiling 判断是否值得写 Ascend C 自定义算子，并处理 32 字节对齐、Tiling、融合和
阅读全文PyTorch 迁到昇腾 910C/910D，先改哪几处
把 PyTorch 项目从 CUDA 搬到昇腾，先处理设备、HCCL 和混合精度，再用 CANN 8 Profiling 查看算子、通信、内存与下发延迟。代码能启动只是入口，自定义算子和版本对齐更容易拖慢进度。
阅读全文垂直模型对齐怎么做：把奖励规则写成代码，再跑 GRPO
金融、医疗、法律任务里，很多错误可以直接核验。GRPO 去掉 Critic 后，可用代码奖励替代一部分奖励模型；省下价值网络的同时，采样开销、规则漏洞和评测压力会更突出。
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AI 实操指南
昇腾910C与H200混部，20天迁移账怎么算
一套混合集群能否上线，关键看算子重写、数值对齐、HCCL/NCCL双栈、预热和运维。现有记录给出20天迁移、8ms延迟、45秒预热等数据，但测试配置并不完整，适合做项目预算，不宜直接外推为芯片结论。
阅读全文把PyTorch模型搬上昇腾910C，20天都花在哪了
把一套在 PyTorch 上训练半年的 VL-Mamba 模型搬到昇腾 910C 集群，20 天里真正耗时的是自定义算子、数值对齐和 HCCL。切到 MindSpore 并重写 Ascend C 算子后，项目平均 MFU
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战略前瞻
国产模型出海合规警报：欧盟 AI 法案重罚下的数据隔离战
距离2026年8月2日欧盟AI法案高风险条款全面生效还有不到三周，国产大模型在欧合规进入倒计时。训练数据溯源模糊、用户数据跨境风险高悬，三家企业分别通过物理隔离、联邦学习与本地化部署交出整改答卷。本文提炼数据隔离与对齐审
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