引言：智能问答系统的时代背景与技术价值 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解与生成方面取得突破性进展，智能问答系统正从实验室走向真实应用场景。无论是企业知识库检索、客服自动化、教育辅助，还是医疗健康咨

引言：大语言模型的时代背景与技术演进 近年来，以 生成式人工智能（Generative AI） 为核心的自然语言处理（NLP）技术取得了突破性进展。特别是以 ChatGPT、Claude、Gemini 为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）

引言 随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的广泛应用，如何高效地将这些通用模型适配到特定任务或领域成为研究和工业界的核心挑战。传统的全量微调（Full Fine tuning）虽然能取得优异的性能，但其高昂的计算成本和存储开销严重制约了实

引言：大模型时代的个性化需求与挑战 随着以GPT、BERT、T5等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得突破性进展，其强大的泛化能力为各类下游任务提供了前所未有的支持。然而，在实际应用中，通用大模型往往难以完全满足特定

引言：企业智能客服的演进与挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，企业级智能客服系统正从传统的规则驱动模式逐步迈向基于大语言模型（Large Language Models, LLMs）的语义理解与生成时代。传统客服系统依赖于预设的问答对、关键词匹配和流程图逻辑，虽然具备一定的自动化能

引言：大模型时代的微调挑战 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）如GPT 3、Llama、Qwen、Baichuan等在自然语言处理领域取得突破性进展，其在实际业务场景中的应用需求也迅速增长。然而，这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿参数，直接进行

引言：大模型时代的微调需求 随着人工智能技术的迅猛发展，以 GPT 、 BERT 、 T5 等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中展现出前所未有的性能。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿参数，通过在海量通用语料

引言：大语言模型（LLM）的时代与微调的价值 随着人工智能技术的飞速发展，以Transformer架构为核心的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心驱动力。从GPT系列、BERT、T5到如今的通义千问、Llam

引言：从人工审查到智能审查的演进 在现代软件开发中，代码审查（Code Review）是保障代码质量、提升团队协作效率、降低系统缺陷率的关键环节。传统的代码审查依赖于开发者之间的手动评审，虽然能够发现逻辑错误、风格不一致等问题，但存在诸多局限性：耗时长、主观性强、容易遗漏潜在问题

引言：大模型时代的个性化需求 随着人工智能技术的飞速发展，以 ChatGPT、BERT 等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了前所未有的突破。这些模型凭借其海量参数和强大的泛化能力，在文本生成、问答系统、