缓存策略：命中率、时效与一致性
缓存策略：命中率、时效与一致性（工程视角）
人工智能和机器学习技术
缓存策略：命中率、时效与一致性（工程视角）
参数规模、数据质量与效果：工程视角的取舍（工程视角）
LLM 全景与发展脉络：能力边界与适用边界（工程视角）
如果说大模型是"大脑"，那么RAG和Agent就是让这个"大脑"能够感知世界、获取知识、执行任务的"手脚"。作为一个深度参与大模型应用开发的架构师，我见证了从简单的问答系统到复杂的智能助手的演进过程。
如果说部署大模型是"上线"，那么监控运维就是"守护"。作为一个深度参与大模型生产运维的SRE工程师，我见证了从"能跑就行"到"稳定可靠"的运维体系演进过程。
如果说大模型的能力让人惊叹，那么大模型的成本就让人"肉疼"。作为一个深度参与大模型商业化的技术负责人，我见证了从"不计成本追求效果"到"精打细算降本增效"的转变过程。
如果说训练大模型是"炼丹"，推理优化是"炼器"，那么部署架构设计就是"排兵布阵"。作为一个深度参与大模型生产部署的架构师，我见证了从单机部署到分布式集群，从简单API到复杂微服务架构的演进过程。
如果说单模态大模型让AI学会了"说话"，那么多模态大模型就让AI学会了"看世界"。作为一个见证了从纯文本模型到多模态模型发展的研究者，我深深感受到这一技术突破的革命性意义。
如果说大模型的能力让人惊叹，那么如何让这种能力安全可控就是一个更加复杂的挑战。作为一个深度参与AI安全研究的工程师，我见证了从"能用"到"好用"再到"安全用"的技术演进。
如果说训练大模型是"炼丹"，那么推理优化就是"炼器"。一个训练好的大模型要真正发挥价值，必须能够快速、高效地为用户提供服务。作为一个深度参与大模型推理优化的工程师，我见证了从单纯追求模型效果到平衡效果与效率的技术演进。
训练一个大模型就像指挥一支千人交响乐团，每个"乐手"（GPU）都要在正确的时间演奏正确的"音符"（计算），最终合奏出美妙的"乐章"（智能模型）。作为一个深度参与大模型训练的工程师，我见证了从单卡训练到万卡集群的技术演进。
2023年是大模型的分水岭之年。一边是OpenAI的GPT-4继续领跑，另一边是Meta的LLaMA掀起开源浪潮。作为一个深度参与开源和闭源项目的技术人员，我见证了这场"开源vs闭源"大战的全过程。