LoRA微调技术深度解析：原理、实践与大模型适配优化
本文深入剖析LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩适配的核心原理，对比传统大模型微调的成本劣势，通过PyTorch代码实现完整的LoRA微调流程，并针对文本生成、图像分类等不同场景给出参数调优与适配优化策略，帮助开发者高效完成大模型定制化适配。
Transformer 架构深度解析：从 Attention 到 Multi-Head Attention
详细讲解 Transformer 的核心组件，包括自注意力机制、位置编码、前馈网络等，配合 PyTorch 代码实现帮助理解。
大模型推理加速技术综述：量化、剪枝与蒸馏
系统介绍大模型推理阶段的优化技术，对比 INT8/INT4 量化、模型剪枝、知识蒸馏等方案的优劣与适用场景。
RAG 技术栈选型指南：向量数据库与 Embedding 模型对比
对比 Milvus、Pinecone、Chroma 等向量数据库，以及 OpenAI、BGE、M3E 等 Embedding 模型的性能与成本。
扩散模型（Diffusion Model）原理与 Stable Diffusion 实现
从 DDPM 到 Latent Diffusion，深入理解图像生成领域最重要的模型架构及其工程实现。