大家好，我是七七！最近后台收到很多粉丝的共性提问：“我用LoRA微调了Llama 2 7B模型做情感分析，怎么判断它好不好用？”“微调后的文案生成模型，凭感觉比原版好，但是怎么证明？” 这其实戳中了大模型微调的一个核心痛点——很多新手只关注“怎么调”，却忽略了“怎么评”。不少人微调完模型，仅靠几条测试样本的主观感受下结论，结果上线后要么效果波动大，要么在真实场景中拉胯。 大模型微调不是“一锤子买卖

大家好，我是七七！之前收到很多粉丝私信，核心痛点就一个：手里只有16G显卡，想微调13B模型提升效果，可要么算错显存盲目下载后直接OOM（显存溢出），要么觉得“16G肯定不够”直接放弃，眼睁睁看着别人用13B模型做出更优效果。 其实16G显卡跑13B模型不是“天方夜谭”，关键在于两点：一是精准算清显存需求，避开“只算参数不算隐性消耗”的误区；二是用对低显存优化技巧，把每一分显存都用在刀刃上。很多新

为了给开发者带来更精细化的优质编程体验，今天，火山方舟 Coding Plan 权益迎来新升级。Coding Plan订阅套餐，现在集成了 Doubao-Seed-Code、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 和 Kimi-K2-Thinking 多款编程模型，让开发者能够自由切换 AI 引擎，为不同编程任务匹配最适合的模型。未来，Coding Plan 也会动态加入更多出色的编程模型，第

关于生成式人工智能AIGC的一切

大家好，我是七七！最近后台收到的GPU选型问题快堆成山了：学生党问“16G民用卡能不能微调7B模型”，小团队纠结“买专业卡还是租云GPU”，企业负责人困惑“大规模微调该配多少张专业卡集群”。 其实三类GPU没有绝对的“好坏”，只有“适配与否”。之前帮一个跨境电商小团队选型，他们一开始盲目租了A100云GPU，微调7B模型每月花掉8000元，后来换成RTX 4090民用卡，成本砍到2000元，效果却

本文将从企业实际痛点出发，详细介绍如何利用 TextIn 通用文档解析能力 + 火山引擎豆包大模型 + Dify 工作流编排，构建一套覆盖技术文档问答、合同风险审核、发票智能核验的企业级文档处理中枢。在企业数字化转型过程中，文档处理一直是被低估却又无处不在的效率黑洞。我在实际项目中观察到三类典型场景：痛点一：技术文档散落，知识传承断层研发团队的代码规范、架构设计、接口文档散落在 Confluenc

之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上

在医疗数字化不断深化的今天，医疗报告单依然是信息化链路中最“难啃的一块骨头”。它高度非结构化、格式五花八门，却又承载着最关键的健康信息。无论是医院信息系统、体检机构平台，还是互联网医疗应用，几乎每天都在与大量 PDF、扫描件、拍照上传的报告单打交道，而其中绝大多数数据，仍然依赖人工阅读、人工录入、人工解读。随着大模型技术逐步走向工程化落地，一个共识正在形成：真正有价值的智能体，并不是会聊天，而是能

用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念：MCP（Model Context Protocol）Skill（Agent Skill）它们看起来都是"扩展 AI 能力"的方式，但具体有什么区别？为什么需要两套机制？什么时候该用哪个？这篇文章会从设计哲学、技术架构、使用场景三个维度，把这两个概念彻底讲清楚。先给个简单的定位：MC

大家好，我是七七！前阵子帮一个创业团队做大模型落地咨询，他们吐槽最狠的就是算力成本——微调一个7B模型，用云GPU跑一次要花800块，推理时高并发场景每月算力账单超2万，本来小团队预算就紧，硬生生被算力拖慢了项目进度。 其实这是很多人和企业的共同痛点：做大模型微调与推理，要么盲目堆硬件、拉满参数，导致算力浪费；要么为了省钱随意降配，结果效果断崖式下跌。但实际上，成本控制不是“降配减效”，而是“精准

在数字化转型的浪潮中,文档智能处理已成为企业提效的关键环节。本文将深入探讨如何结合 TextIn AI 的强大文档处理能力与火山引擎 Coze 平台的智能编排优势,构建一套高效的文档智能处理解决方案。| 技术组件 | 核心能力 | 应用场景 | |---------|---------|---------| | TextIn API | 图像处理、文档解析、OCR识别 | 水印去除、PDF解析、数

分享golang 学习的点滴

AI创业者，智能体专家，前阿里美团技术负责人，聚焦AI智能体实战+商业变现，企业自动化提效，千人AI共创社群

火山引擎开发者社区是火山引擎的 TOD 社区，致力于链接火山引擎和开发者，为大家提供前沿技术内容和丰富的技术活动，打造更好的开发者文化和氛围，共建开源生态。

大模型之所以“大”，是因为它有数百亿甚至数千亿个参数。传统微调需要调整所有这些参数，好比为了学一道新菜重学整个烹饪体系。LoRA的聪明之处在于发现了一个秘密：大模型在学习新任务时，权重变化具有“低秩特性”。 用更通俗的话说：虽然模型有成千上万个“旋钮”，但调整它们时，很多旋钮其实是同步联动的。LoRA用数学方法找到了这些联动规律，只需调整少数几个“主控旋钮”，就能达到调整成千上万个旋钮的效果。 在

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大家好，我是七七！上个月帮一家连锁药店做智能客服项目，一开始踩了个大坑：只用微调，模型对最新的医保政策一问三不知；只用RAG，模型又看不懂专业的医学术语，回答总是驴唇不对马嘴。后来我把微调与RAG结合起来，先用行业数据微调模型让它“懂医学”，再用RAG挂载实时医保知识库让它“知政策”，结果客服准确率从65%直接冲到92%，客户投诉量降了70%。 其实这是很多企业落地大模型时的共同痛点：单独用微调，

最近在刷技术社区时,被火山引擎新推出的Doubao-Seed-Code编程模型刷屏了。作为一名前端开发者,我最关注的是这个宣传点:国内首个具备原生视觉理解能力的编程模型。这意味着什么?传统的编程模型只能"听"不能"看",你给它一张UI设计稿,它完全看不懂。而Doubao-Seed-Code可以直接"看懂"设计稿、截图、原型图,然后生成对应的代码。更吸引我的是它的三个核心优势:完美兼容Claude