微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过可训练前缀或软提示实现轻量微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样化部署需求。（238字）
非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索
通过类比文件系统的树状结构，本文深入探讨了非线性数据结构如何提升检索效率。针对有序数组在频繁更新下的性能瓶颈，引出二叉检索树与跳表两种解决方案。二叉检索树通过有序的左右子树实现二分查找，但需AVL或红黑树等机制维持平衡以保障O(log n)效率；跳表则为链表添加多级指针，借助随机层数实现近似平衡的快速检索，结构更简单且便于范围查询。两者均通过合理组织数据，在动态场景下兼顾高效查找与灵活修改，优于传统数组。
预训练技巧
预训练是大模型能力的核心，涵盖混合精度、分布式训练等关键技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算并节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行提升效率，结合All-Reduce等通信策略实现高效同步；DeepSpeed的ZeRO技术分区优化器状态、梯度与参数，显著降低显存占用；FlashAttention优化注意力机制，提升速度与内存效率；学习率策略如warmup与余弦退火助力稳定收敛。
01 | 线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质
本文探讨数组与链表的检索原理及效率。数组通过连续存储支持随机访问，适合二分查找，实现O(log n)高效检索；链表则因非连续存储仅支持顺序访问，检索效率为O(n)，但插入删除更灵活。通过对比二者存储特性，揭示检索核心：合理组织数据以快速缩小查询范围。进一步可通过改造链表结构（如节点存数组）提升效率，融合两者优势。
知识蒸馏
知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过将大模型（教师）的知识迁移到小模型（学生）中，在降低计算成本的同时提升小模型性能。核心思想是让学生模仿教师的输出分布或中间特征。常用方法包括基于软标签的Hinton蒸馏（引入温度提升泛化信息）、特征蒸馏（对齐中间层表示）。按信息访问程度分为黑盒（仅输出）与白盒（含内部结构）。广泛用于加速推理与模型轻量化。
高频面试题汇总
本文系统梳理大模型核心技术，涵盖Transformer自注意力机制、多头注意力、位置编码原理，详解LLaMA与GPT架构差异，解析LoRA、ZeRO优化策略，介绍FlashAttention内存优化，并提供显存与训练时间估算方法，覆盖训练、推理、部署全流程关键技术点。
Agent系统
大模型Agent是具备自主规划、推理、工具调用与记忆能力的智能系统，能分解任务、反思调整并持续交互。核心架构含大脑（LLM）、感知、行动与记忆模块，支持函数调用与多Agent协作，广泛应用于复杂任务场景，区别于传统Chatbot，更具主动性与执行力。
MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型数据库，适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。适用于社交、游戏、物联网等写密集、弱事务应用，支持丰富查询与水平扩展，降低开发运维成本。
