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双轨解耦式大模型行业适配框架

双轨解耦式大模型行业适配框架 Dual-Track Decoupled Large Model Industry Adaptation Framework Marco de Adaptación Industrial de Modelos de Gran Tamaño con Desacoplamiento de Doble Vía

发表于 2025-10-13 Published on 2025-10-13 Publicado el 2025-10-13

聚焦大模型在高合规行业的适配问题，提出 “双轨解耦式行业适配” 框架。 Focusing on the adaptation challenges of large models in highly regulated industries, we propose a \"Dual-Track Decoupled Industry Adaptation\" framework. Se centra en el problema de adaptación de los grandes modelos lingüísticos en industrias altamente reguladas y propone el marco de \"Adaptación Industrial de Doble Vía Desacoplada\".

RAG 会被淘汰吗？

RAG 会被淘汰吗？ Is RAG obsolete? ¿Está obsoleto RAG?

发表于 2025-09-04 Published on 2025-09-04 Publicado el 2025-09-04

RAG 不会被淘汰，被淘汰的是“天真向量检索 + 生搬硬塞上下文”。本文给出 2025 年 RAG 五件套、评测维度、选型矩阵与 KBLaM 落地范式。 RAG isn’t dying—naïve vector RAG with context dumping is. This updated 2025 guide explains why long context can’t replace RAG, how to modernize RAG with GraphRAG and Retrieval‑Aware Training, and how to land it with KBLaM in real systems. RAG no muere—lo que muere es el RAG ingenuo de volcar todo al prompt. Esta guía 2025 explica por qué el contexto largo no reemplaza a RAG, cómo modernizarlo con GraphRAG y entrenamiento consciente de recuperación, y cómo aterrizarlo con KBLaM en sistemas reales.

KBLAM 项目总结与展望

KBLAM 项目总结与展望 KBLaM Project Summary and Outlook Resumen y perspectivas del proyecto KBLaM

发表于 2025-09-03 Published on 2025-09-03 Publicado el 2025-09-03

回顾 KBLaM 理论与实验，总结国产服务器部署经验，制定未来训练计划，探讨中文化与改进方向。 A review of KBLaM theory and experiments, lessons from deploying on indigenous servers, a concrete training plan, and thoughts on Chinese localization and future improvements. Revisión de la teoría y los experimentos de KBLaM, lecciones de un despliegue en servidores nacionales, un plan de entrenamiento concreto y una propuesta de localización al chino con mejoras futuras.