人工智能技术文章
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- LoRA 微调数据集里为什么要保留一致的对话格式
- LoRA 微调效果不只取决于 rank 和学习率，训练样本的角色、模板、结束标记与推理入口也必须保持一致。本文用 messages 示例说明如何固定这份格式契约。
- 科技周边 · 人工智能 | 2小时前 | 人工智能 · Hugging Face · LoRA · 大模型微调 · LoRa 微调数据集 对话格式 chat template messages 426浏览 收藏
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- AI 评测集怎么同时记录准确率和拒答质量
- AI 评测集不要只放标准答案。把应答、应拒答和边界样本分开，记录 expected_action、拒答理由、人工标注和安全替代建议，再分别计算准确率、漏拒答率与拒答帮助度。
- 科技周边 · 人工智能 | 4小时前 | 385浏览 收藏
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- Prompt 缓存命中率下降时怎么查前缀是否稳定
- Prompt 缓存命中率下降时，先比较最终渲染前缀而不是源模板。本文用 cached_tokens、prefix hash、模型设置和动态字段边界给出一套可复查的排查方法。
- 科技周边 · 人工智能 | 5小时前 | 487浏览 收藏
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- AI 输出 JSON 偶尔多出 Markdown 围栏怎么做容错解析
- 模型输出 JSON 偶尔带有 Markdown 围栏时，先判断拒答和截断状态，再只清理首尾围栏，最后用 encoding/json 解码并执行字段级业务校验。
- 科技周边 · 人工智能 | 6小时前 | 398浏览 收藏
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- 本地大模型量化后回答变慢怎么区分显存和上下文瓶颈
- 本地大模型量化后变慢，不一定是量化本身造成的。本文用显存峰值、首 token 延迟、生成 token/s 和上下文长度的对照实验，区分权重显存压力与 KV Cache 上下文瓶颈，并比较 4/8 bit、缓存卸载和量化缓存的选择。
- 科技周边 · 人工智能 | 10小时前 | 人工智能 · 性能排查 · 模型量化 · 本地推理 model quantization KV Cache 433浏览 收藏
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- AI Agent 工具调用返回结构化错误时怎么让模型重试
- AI Agent 工具调用失败时，不要无条件重放模型请求。本文用统一错误信封、错误码分层、原始 call_id 回传和有限重试预算，让模型只重试可修复问题，并避免副作用重复执行。
- 科技周边 · 人工智能 | 12小时前 | 307浏览 收藏
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- RAG 检索结果太多时怎么用 reranker 控制上下文长度
- RAG 不应该把向量召回的所有片段直接塞进上下文。本文用 reranker 重排候选片段，再用 token 预算、单片段上限和来源去重装配最终上下文，给出可观测的参数与 Python 示例。
- 科技周边 · 人工智能 | 13小时前 | 281浏览 收藏
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- RAG 处理 PDF 表格时怎么避免只提取正文文本
- PDF 表格在 RAG 中不能只靠正文抽取。本文用摄取、元素表示和检索核对三层方法，说明如何保留表格结构、图片与页码元数据。
- 科技周边 · 人工智能 | 17小时前 | 244浏览 收藏
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- AI 问答结果波动大时怎么固定评测提示和数据集
- AI 问答评测不稳定，通常不是模型分数本身的问题，而是提示、检索配置和数据集同时在变化。本文给出一套可重复的 RAG 评测拆分、数据字段和回归清单。
- 科技周边 · 人工智能 | 18小时前 | 215浏览 收藏
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