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第四期热点征文-大模型技术
构建AI智能体：参数的艺术：如何在有限算力下实现高质量的AI诗歌创作
回顾昨日的训练历程，我们经历了一场从混乱到有序的技术探索。初始阶段，模型表现令人堪忧：生成内容严重重复、格律混乱，损失值高达1.7467，输出的诗歌如同破碎的镜像，充斥着"长恨歌中用了此"的无意义重复。这背后反映的是训练不充分、参数配置失衡等深层问题。面对这一困境，我们进行了系统的参数重构——将LoRA秩从4提升至16以增强表达能力，学习率调整为2e-4确保稳定收敛，训练轮次延长至20个epoch保证充分学习，同时优化了提示词格式和生成参数。这一系列精准调整，如同为模型注入了新的生命力，为今日的突破性成果奠定了坚实基础。
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金融服务领域的智能体革命：AI智能体解决方案、产业分析与技术实施的战略分析
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“提示词优化”（Prompt Engineering）是让大模型发挥最大效果的核心技能，也是很多 AI 应用的 隐形竞争力。本篇文章系统性帮你梳理学习 & 精通提示词优化的方法步骤，让你能够从入门直接走向高手级。
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2026-01-07
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