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大模型怎样学会回答：训练、指令微调与生成策略
更新于:LLM 基础从错位标签和交叉熵走到梯度更新，解释预训练、SFT、偏好优化与 LoRA，再用概率例子理解采样和幻觉。
一次对话怎样运行：上下文、KV Cache 与流式生成
更新于:LLM 基础从两次请求的差异理解历史、窗口预算、Prefill、Decode、KV Cache 与流式返回。
模型怎样看图和听声音：多模态与实时对话
更新于:LLM 基础从破损照片和语音售后问题，理解视觉编码、跨模态连接、语音链路、播放与打断，以及多模态证据的边界。
怎样把模型用进应用：能力、显存、速度、成本与可靠性
更新于:LLM 基础用同一组客服任务理解质量、延迟、Token 费用与失败处理，再决定调用方式。
微服务日志采集与检索
使用 Elastic Agent 或 Logstash 构建日志采集链，统一 ECS 字段、脱敏、保留期与 Kibana 查询权限。
MySQL 到 Elasticsearch 的一致性
比较应用双写、Binlog CDC 与 Outbox，使用版本化幂等、重放和对账维护搜索索引。
高可用集群、容量规划与性能调优
从故障域、分片大小、JVM 堆、磁盘水位和恢复带宽建立 Elasticsearch 容量与调优方法。
自定义分词、同义词和中文搜索
用分析回归集选择中文分词策略，并设计搜索时同义词、热更新和索引版本管理。
深分页、游标与 Search After
解释 from/size 的分片放大成本，并使用稳定排序、search_after 与 PIT 设计游标分页。
Spring Boot 搜索服务实战
用 Spring Boot 实现受控搜索接口，处理查询参数、结果模型、超时和可操作的错误响应。