优化器（AdamW）
参数更新的智能油门——动量记惯性、二阶动量定每个参数的步幅，AdamW 是大模型训练微调的默认优化器，也是检查点变大的元凶。…
3 次浏览推理引擎（vLLM 与推理框架）
让模型“跑得快装得多”的后厨——精细管理缓存、请求随到随拼批，同一张显卡吞吐翻倍，自建 AI 服务的选型核心。…
12 次浏览AI 唱歌修音（K 歌修音）
五音不全的“后悔药”——跑调自动修正、干瘪人声加上空间感，唱完一键出“录音棚质感”，K 歌分享与翻唱视频的幕后功臣。…
17 次浏览评测基准（Benchmark）
给 AI 出的“统一考卷”——MMLU 考知识、HumanEval 考代码，新闻里“模型得分超越谁”用的都是这些卷子。也催生了“刷榜”这个行业词。…
25 次浏览多 Token 预测（MTP）
一次多交几份答案——模型每步同时预测后面几个词元，训练信号更密更远，推理时草稿头还能白捡一笔加速，DeepSeek V3 已内置。…
26 次浏览混合精度训练（Mixed Precision）
训练时的省显存魔法——大部分计算用半精度、关键更新保全精度，速度显存双丰收，效果几乎无损，如今大模型训练的默认姿势。…
18 次浏览数据飞轮（Data Flywheel）
越用越聪明的增长飞轮——用户用得越多，产生的数据越多，模型越好用，吸引更多人用。AI 产品的护城河逻辑。…
31 次浏览效率评测（延迟与吞吐）
考完聪明考手速——首字延迟、吐字速度、并发与每百万 Token 成本，效率指标决定产品体验与账单，与准确率同是选型的两条腿。…
19 次浏览提示词工程师（Prompt Engineer）
和 AI 对话的职业——靠写好提示词拿高薪的岗位，2023 年爆火、随后争议不断：是刚需手艺，还是即将被模型进化淘汰的过渡职业？…
21 次浏览稀疏注意力（Sparse Attention）
别每个字都看全文——只挑重点位置看，长文本处理的“省力读法”，百万 token 上下文的幕后功臣之一。…
24 次浏览损失函数（Loss Function）
给模型打分的错题量化器——把“输出离正确答案有多远”算成一个数，训练的全部目标就是把这个数压下去。训练曲线上的 loss 线就是它。…
43 次浏览测试时计算（Test-time Compute）
“多想一分钟再答题”的算力化——遇到难题让模型多思考、多尝试、多验证，用推理时的算力换正确率，推理模型的技术内核。…
39 次浏览课程学习（Curriculum Learning）
先易后难的教学法——训练时把数据从简单到难排序喂给模型，像小学到大学的课程表，让学习过程更稳、收敛更顺。…
39 次浏览Llama（羊驼）
开源界的“领头羊”（名字就是羊驼）——Meta 发布的开放权重模型系列，全球开发者魔改的底料，开源生态的半壁江山。…
37 次浏览AI 简历
求职季的隐形军备——AI 把你的经历改写成“结果导向”的表达、按岗位关键词优化，还能模拟面试。改写有理，编造无门。…
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