AI圈近期的热度，几乎全被DeepSeek V4的相关猜测承包了。恰逢DeepSeek-R1发布一周年，官方GitHub代码库中突然曝光的“MODEL1”标识，瞬间点燃全网讨论热情。开发者拆解代码、外媒爆料动态、行业人士解读技术，各类声音层出不穷。今天我们梳理全网真实信息，聚焦大家最关心的四大核心焦点，看看各方都在热议什么~焦点一：发布时间——春节前后成共识，外媒与代码线索相互印证● 发布时间：关

在上一篇《受够93道MBTI选择题？我调了一个测MBTI的专属AI》发出后，我们收到了不少用户的测试反馈，并在评论区看到了各式各样的回答。许多人感到好奇：为什么仅仅通过8个看似随意的问题，AI就能如此准确地判断一个人的MBTI类型？今天，我们将完全公开这个“对话式MBTI测试”背后的技术细节——从数据集构建、模型训练到评估优化，完整呈现一个专业的人格分析模型是如何被“炼”出来的。这不仅仅是一个有趣

在这个万物皆可MBTI的时代，人格类型几乎成了我们的社交名片。交朋友前先问一下“你的MBTI是什么”，立马就可以对一个人的性格有一个初步印象；就算交朋友用不上，找工作时也逃不过公司面试官的随意一问：“你测过MBTI吗？”于是你在开始网上四处找MBTI的测试链接，结果点开的帖子要不就是在卖链接，要么是 ”私信我”，发去私信之后，又要求关注公众号......折腾了一圈，终于用九牛二虎之力找到了官网免费

这两年，大家对大模型已经不再停留在“技术演示多酷炫”，而是越来越现实地问一句：“为什么模型看起来很强，但真要放进我们自己的业务里，用起来总差点意思？尤其是——明明接入了私域知识库，效果还是不稳定？”答案往往不在某一个“神技”，而是在你怎么 同时使用 Prompt、RAG 和微调，以及它们和业务的“耦合深度”。 当一个任务效果不达预期，核心问题其实只有三个：● Prompt 写得不对 / 不完整● 

仅用1.6万张医学影像，我们让大模型学会了“看片子”。患者提问：“请使用中文详细描述这张图像并给出你的诊断结果。” 这是微调前模型的回答。虽然能够识别出基本病变，但其分析存在明显不足，描述过于简略，仅关注单一病灶而忽略了图像中实际存在的双肺多发性结节，且诊断结论过于武断，直接定性为"良性肿瘤"，缺乏严谨的鉴别诊断思路，临床参考价值有限。 这是微调后模型的回答。它成功化身为“严谨的放射科医生”，不仅

这两年，大家对大模型已经不再停留在“技术演示多酷炫”，而是越来越现实地问一句：“为什么模型看起来很强，但真要放进我们自己的业务里，用起来总差点意思？尤其是——明明接入了私域知识库，效果还是不稳定？”答案往往不在某一个“神技”，而是在你怎么 同时使用 Prompt、RAG 和微调，以及它们和业务的“耦合深度”。 当一个任务效果不达预期，核心问题其实只有三个：● Prompt 写得不对 / 不完整● 

在很多人心里，“顶级推理能力”这几个字，长期等于三个关键词：闭源、大厂、昂贵。GPT-5、Gemini 3.0-Pro 像是少数玩家才能摸到的天花板，开源模型更多还停留在“追赶者”的角色。12月1日，DeepSeek发布的新一代的“双机组合”——V3.2 和 V3.2-Speciale，把这套共识拧了一下：一边是在综合推理上对齐 GPT-5、并且 MIT 协议开源的主力模型 DeepSeek-V3

很多人第一次接触各家大模型时，都会觉得它们的回答能带来意想不到的惊喜，但有时，AI回答又怪怪的、啰嗦、甚至有点危险。  这背后，其实就是一个核心问题：对齐（Alignment）。    预训练让模型会“说话”，但对齐训练，才让模型更符合人类偏好：更有用、更安全、更有温度。在当下的大模型时代，有三种常被提到的对齐方法：PPO、DPO和KTO。  本期，LLaMA-Factory Online将用尽量

微调7b模型至少要什么显卡？算力低一些的总感觉比不过别人...有没有一种可能，让我普通老百姓也用用H卡？ 以上问题是否曾是干扰大家做出选品决策的苦楚？别急，本文将从底层逻辑到实战方案，帮你彻底理清选卡思路。顺带一提，普通人也能接触H卡，只要你的电脑能连上网！已经没有选择焦虑、但想挑战大模型微调训练上限的朋友们，可以直接翻到后面看如何平价入手了！ 选卡并非越贵越好，而是追求预算与需求的最优匹配。请先

就在百度世界大会前夕，全球最具影响力的大模型评测平台LMArena发布的最新排名，让海外开发者社区发出了"Baidu is back?"的惊叹。这份发布于2025年11月初的榜单显示，国产大模型在中文竞技场上实现了对国际顶尖模型的全面反超，这一突破性进展恰如其时地展现了中国AI技术的迅猛发展。在LMArena最新发布的排名当中，文心全新模型ERNIE-5.0-Preview-1022首次上榜，就登

当大模型陷入“数据饥渴”，我们是否只能无止境地堆砌算力与语料？新加坡国立大学的最新研究给出了否定答案。本期将深入解读其提出的扩散语言模型（DLM），揭示它如何在有限数据下实现比肩甚至超越自回归模型的性能——这不仅是一场技术路径的革新，更可能是破解当前AI训练数据瓶颈的关键密钥。聚焦过去一周AI领域最具热度与争议性的技术动态与行业事件。快速筛选并解读热点背后的逻辑与影响，追踪技术浪潮的脉搏。 LLM

遇到劳动纠纷，你是否也面临这样的困境？翻遍《劳动法》，却找不到能精准对应自身情况的条款。想咨询律师，又因费用高昂、案情梳理不清而难以获得有效指导。试图与公司协商，却因不熟悉法律术语，被HR几句“专业说辞”轻易劝退。上述痛点，正是大模型技术能够发力之处。然而，通用大模型虽强，其知识的静态滞后性与专业领域的“幻觉”问题也尤为突出。为此，我上周在LLaMA-Factory Online的「实例空间」中，

想和康熙皇帝斗嘴？想让林黛玉聊聊元宇宙？过去这只能是幻想，直到我亲手微调了一个AI“韦小宝”。“踢你踢你！”当我向微调前的通用大模型发出这句康熙皇帝的戏言时，它回复我：“作为一个人工智能，我无法理解您的意图……”冰冷的回复，道出了通用AI在角色扮演上的核心短板：人设崩塌：无法持续维系角色的性格、语气和背景知识。缺乏灵魂：回答正确但枯燥，没有角色的“精气神”。互动生硬：像在和一个披着角色外衣的搜索引

本篇文章深入分析了大模型微调的底层逻辑与关键技术，细致介绍了包括全参数微调（Full Parameter Fine Tuning）、LoRA、QLoRA、适配器调整（Adapter Tuning）与提示调整（Prompt Tuning） 在内的5种主流方法。文章将详细讨论每种策略的核心原理、优势劣势与最佳适用场景，旨在帮助您依据计算资源与数据规模与性能要求与部署成本，在面对如何为您的特定任务从众