我已经对大型语言模型（LLMs）进行了超过两年的微调！ 以下是前五种大型语言模型微调技术，附有视觉说明：

什么是上下文工程❓ 为什么每个人都在谈论它...👇 上下文工程正迅速成为AI工程师的一项关键技能。它不再仅仅是巧妙的提示；而是系统地协调上下文。 🔷 问题： 大多数AI代理失败并不是因为模型不好，而是因为它们缺乏成功所需的正确上下文。想想看：大型语言模型（LLMs）并不是心灵读者。它们只能处理你给它们的信息。 上下文工程涉及创建动态系统，提供： - 正确的信息 - 正确的工具 - 以正确的格式 这确保了LLM能够有效地完成任务。 🔶 为什么传统的提示工程不够： 早期，我们专注于“魔法词”来诱导更好的响应。但随着AI应用的复杂性增加，完整和结构化的上下文比巧妙的措辞更为重要。 🔷 上下文工程系统的4个关键组成部分： 1️⃣ 动态信息流 上下文来自多个来源：用户、先前的互动、外部数据、工具调用。你的系统需要智能地将这些信息整合在一起。 2️⃣ 智能工具访问 如果你的AI需要外部信息或操作，给它正确的工具。以最大可消化的格式输出结果。 3️⃣ 记忆管理 - 短期：总结长对话 - 长期：记住用户在不同会话中的偏好 4️⃣ 格式优化 简短、描述性的错误信息总是胜过庞大的JSON数据块。 🔷 结论 上下文工程正在成为新的核心技能，因为它解决了真正的瓶颈：不是模型能力，而是信息架构。 随着模型的改进，上下文质量成为限制因素。 随着事情的发展和变得更加具体，我会分享更多！ 敬请关注！！🙌 ____ 如果你觉得这很有启发性，请与你的网络分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 获取更多关于LLMs、AI代理和机器学习的见解和教程！

大语言模型中的知识蒸馏，清晰解释：

如何训练LLM，清晰解释（附图）：

让我们使用 Qwen3-Coder 构建一个 "与您的代码聊天" 的 RAG 应用程序：

MCP 驱动的多模态 RAG 应用！ 它让你可以进行 RAG 操作： - 音频 - 视频 - 图像 - 以及文本 100% 开源，这里有一个逐步指南：

我刚刚为多模态人工智能构建了终极MCP服务器。 它让你可以在音频、视频、图像和文本上进行RAG！ 100%开源，这里是完整的细节...👇

在大型语言模型中，变换器与专家混合的视觉解释：

通用工具调用协议！ 一种更安全、可靠且可扩展的MCP替代方案。 通用工具调用协议（UTCP）允许任何代理与任何工具进行通信——HTTP、gRPC、WebSocket，甚至是您的本地CLI——无需包装、延迟或锁定。 100%开源。

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