OldWang TechTalk

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🗒️MCP 课程学习笔记：我如何理解工具、上下文和 Agent

Agent2025年3月18日

我把 MCP 当成连接模型、工具和数据源的一套通用协议来学习。真正重要的不是概念本身，而是它如何让 Agent 稳定拿到上下文并调用外部能力。

#LLM#agent#工具

LLM2025年3月18日

我从学习者角度重新整理 DeepSeek WebUI 自部署：如何理解 Ollama、Open WebUI、本地模型服务和排查思路。

#LLM#工具#开发

LLM2025年3月6日

我用学习者视角拆解 DeepSeek 模型复现的路线：先明确目标，再从数据、训练方法、评估和成本边界逐步缩小范围。

#LLM#训练#PEFT#DATA

LLM2025年3月1日

我从学习者视角理解 DeepSeek：它不只是一个聊天入口，而是一组围绕开源、推理能力、成本和应用生态展开的模型体系。

#LLM#工具#开发

LLM2025年2月26日

我从学习和实际接入角度比较 DeepSeek API 的几类主流渠道：官方接口、云厂商平台和第三方聚合服务，重点关注稳定性、价格、延迟和迁移成本。

#LLM#工具#开发

LLM2025年2月22日

我从学习者角度梳理 DeepSeek 背后的几个关键技术线索：MoE、低成本训练、强化学习推理能力，以及它对开源大模型生态的影响。

#LLM#训练#开发

LLM2025年1月29日

我用学习者视角拆解多模态大模型训练：从视觉编码器、投影层、语言模型对齐，到数据质量和评测闭环。

#LLM#训练#DATA

LLM2023年6月30日

用chatgpt生成多轮完整对话数据，而不是QA对，从而有更好的效果。同时使用chatgpt做了一个对齐方式代替人类的对齐方式（SDF，Self-Distillation with Feedback）

#chatgpt#训练#PEFT