本文探讨了后训练的重要性、方法以及最新进展。文章将包含理论分析与实际操作指南，适合希望深入了解并应用这些技术的开发者
当 Transformer 架构像一把钥匙打开深度学习的新大门，大语言模型（LLM）已从实验室走向产业落地。但对多数人而言，从基础概念到架构选型的学习之路，常像在参数森林里迷路 —— 哪些是必须掌握的核心原理？不同模型架构的取舍背后藏着怎样的逻辑？ 本LLM系列文章选自腾讯云架构师技术同盟成员羚羊工业互联网股份有限公司 高级系统架构师 宋国磊。宋老师为开发者搭建了一条由浅入深的学习路径。 《LLM系列（四）神奇的数字27》讲述：国内外主流 LLMs（如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等）在被要求生成 1-50 之间的 “随机” 数字时，普遍倾向于选择 27。这一现象并非技术缺陷，而是模型在人类生成的文本数据上训练时，继承了人类的认知偏差 —— 人类在生成随机数时存在系统性偏好，27 因处于 “黄金地带”（既不明显如 1、10 等，也不无趣如 20、30 等），被认为更具 “随机感”的原理。
在软件开发这个充满变数的世界里，有些规律就像物理定律一样不可违背。无论你是刚入行的新手，还是带团队的技术管理者，这15条定律都会在某个时刻让你恍然大悟：你可真是个小可爱！ 有些定律你可能早就听说过，有些则相对小众，还有一些纯属程序员的自嘲。但它们对工程师和管理者来说都极其有用，15条都听过的我们一般称之为码神，看看你知道几个？
在当今快速发展的软件开发环境中，安全漏洞管理正在经历一场深刻的变革。随着 DevOps 理念的广泛普及，安全左移（Shift Left Security）已成为行业共识，企业纷纷将安全检测前置到开发流程的早期阶段，构建真正的 DevSecOps 体系，去哪儿网也基于微软提出的软件开发生命周期（SDLC）将安全左移嵌入 DevOps 流程中。在实际工程实践中，SAST 作为安全检测的核心能力，承担着漏洞发现的兜底责任，而 IAST 和 DAST 更多作为补充手段。这种架构设计使得 SAST 的运营质量直接决定了整个安全漏洞管理体系的有效性。安全开发生命周期（SDLC）中的白盒扫描环节一直面临着严峻挑战：业内比较优秀的静态应用安全测试（SAST）工具的准确率基本也维持在 60-70%左右，大量人力消耗在漏洞真实性确认上。大部分互联网公司安全团队在 SDLC 上的人力投入可达 40% 甚至更多。
科技史一再证明，我们常低估未来的发展速度。正如第一台重达30吨的计算机ENIAC，或“640K内存足够”的论断，都无法预见如今远超其亿万倍算力的设备已普及到个人。今天，我们可能正处在新的“ENIAC时刻”。训练类似GPT-4的顶尖大语言模型，因其对海量数据、庞大算力集群和巨额资金的极端要求，已成为少数科技巨头的“权力的游戏”。然而，这或许也是一个新的“640K时刻”。未来若出现量子计算或基于多值逻辑、新材料的芯片，可能会带来计算效率的指数级提升，瓦解今天的算力与成本壁垒。届时，大模型的训练门槛将急剧降低，个人与小团队也能负担。众多开发者将不再局限是调用模型API的应用开发，而是能利用自有数据，从零开始创造真正属于自己的“垂域大模型”。这种转变将使开发者的焦点从“使用模型”回归到“创造模型”，并开始思考一套围绕大模型敏捷开发、版本控制和持续集成的自动化流程，从而开启大模型开发的成熟阶段。
如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践
在智能驾驶技术快速发展的背景下，车辆对周围环境的实时感知和决策能力成为系统性能的关键。目标检测、语义分割、多传感器融合等任务构成了智能驾驶系统的核心感知模块，这些算法通常依赖于大规模深度学习模型的训练与部署。随着自动驾驶等级从L2向L3乃至L4演进，模型复杂度和数据量呈指数级增长，这对计算平台提出了更高的要求，尤其是在算力、内存带宽、并行处理能力和能效比等方面。 当前，行业内主流的高性能计算平台包括高速GPU集群，整体提供极高的内存容量和带宽，支持高效的大批量数据处理和分布式训练，可以满足更复杂的模型架构和更大的训练批次需求。因此，在典型智能驾驶场景中，如高精度目标检测、点云感知以及多模态融合感知任务中，对不同的算力卡进行全面的性能对比测试，为客户在选择合适的算力资源时提供有力的数据支撑。
本文详细分享了作者的后台开发环境配置方案及常用效率工具，旨在帮助读者搭建个性化、高效的开发工作流。文章从终端环境配置切入，逐步介绍了开发环境各组件的高度定制化方案，并推荐了多个提升开发效率的实用工具。
