前沿研究
DeepSeek V4微调，先从Flash和数据开始
DeepSeek V4 开源后，中小团队不必一上来押注全量微调。更稳的路径是先用量化推理版验证场景，再围绕 V4-Flash、LoRA/QLoRA 和高质量行业数据做小步试验。
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关键词：微调
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2026暑期实习：大厂不要调参侠，要Agent架构师
2026年暑期实习风向突变，字节、蚂蚁等大厂AI岗位考核从模型微调转向Agent架构设计。结合LangGraph状态管理与多智能体协作实战，解析开发者如何跨越工程化鸿沟，应对52万Token烧钱教训，成为真正的Agent
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7天破亿用户之后，DeepSeek用5天开源秀出技术底牌
DeepSeek-R1上线7天破亿用户，并在春节后启动“开源周”公开5个代码库。这家杭州公司通过重构MoE架构与强化学习，正把车库创业精神注入大模型底层。
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Llama 4发布：千万级上下文与开源倒退的争议
2025年4月Meta发布Llama 4，凭借1000万token上下文和MoE架构重夺开源关注度。然而智源社区实测指出其基准测试全面倒退。在DeepSeek等模型崛起、端侧算力受限的背景下，Llama 4的“参数减半、
阅读全文苹果把AI推理搬上手机，英伟达的钱包还安全吗
WWDC 2026上，苹果宣布iOS 20将80%的AI推理任务默认在本地NPU执行，隐私数据不出设备。通过动态精度切换、智能内存交换和1x1卷积替换三个“野路子”，70B模型推理功耗降低30%，首字响应压至0.9秒。端
阅读全文昇腾910C vs 寒武纪MLU370：72小时压测给出的选型答案
H20供货收紧后,昇腾910C和寒武纪MLU370成为国产替代的两条主线。我们用同配置16卡集群,跑满72小时,对比DeepSeek-V3千亿参数模型预训练、LoRA微调、多模态适配下的吞吐、稳定性与三年总成本,给出可落
阅读全文H20受限后，国产开源模型的算账逻辑变了
2026年上半年，Qwen、Yi、GLM等模型借MoE架构将70B级推理成本压至每千Token 0.003元。配合昇腾910C与寒武纪思元590的适配，精度损失控制在1%左右，整体推理成本较H100降低约60%。实测数据
阅读全文实测昇腾910C与思元590：推理成本砍六成，算子填坑要两周
华为昇腾910C与寒武纪思元590跑Llama 3.3和Qwen 2.5实测：精度损失1%内，速度慢9%-18%，但单卡采购价仅为H100的三成多。标准化微调可替代，自定义CUDA算子仍需转译填坑。
阅读全文RAG、Agent、微调，动手前先想明白三件事
很多团队在RAG、Agent、微调之间纠结。这篇指南不谈概念，只讲决策：你的数据适合RAG吗？Agent的自主权边界在哪？微调到底是为了提升精度还是改变风格？附带一个务实的技术组合建议。
阅读全文用二手3060显卡，我跑通了3B模型的微调
一张12GB显存的二手RTX 3060，能不能微调30亿参数的模型？我们用开源工具Unsloth、Axolotl和LLaMA-Factory，在杭州一个电商团队的客服场景里做了实测。结果发现，成本不到十块钱，耗时约一小时
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