大模型工程实践者 · 推理优化与 Agent 落地

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09-28

Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker模型解析：传统BERT<[bos_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934]>策略与新一代嵌入检索架构

09-25

Qwen3-VL 梳理：模型架构、版本更新与部署要点

09-25

Qwen2.5-VL图像Token数计算分析：patch步长、空间合并因子与动态分辨率下的视觉Token估算

09-11

Qwen-VL 1.0 解读：视觉感知器与基础视觉语言对齐

09-11

Qwen-VL 系列架构演进梳理：从固定分辨率到统一时空理解

07-22

Qwen3.5-Omni 技术报告解读：ARIA 单流生成与在线策略蒸馏

07-20

Qwen3.5 技术报告解读：397B 稀疏 MoE 与原生多模态融合

07-15

Nex-N2 技术报告摘要：面向智能体的 Agentic Thinking 框架

06-21

Qwen3-VL 技术报告解读：交错 MRoPE 与 DeepStack 视觉特征融合

04-22

手算 LLM 参数量：以 Qwen2.5-32B 为例逐层拆解

04-20

Qwen3 技术报告解读：三阶段预训练与思考模式统一

04-20

Qwen2.5-Omni 技术报告解读：时间对齐多模态 RoPE 与流式语音生成

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戈孔明

戈孔明，大模型工程实践者。专注大模型推理优化、AI Agent、RAG 与企业级 AI 应用落地，沉淀 180+ 篇原创技术文章与工程实践笔记。

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