你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践
本文深入探讨了大模型训练的全链路流程，指出2026年模型效果的差距主要源于后训练阶段。文章从预训练底座、数据配方、系统架构约束、后训练（SFT/RLHF/DPO）以及 Eval/Reward 机制五个维度，解析了如何通过工程化手段提升模型实际落地效果，并引用了 DeepSeek、Llama 等实例。
全部文档 / 作者: Tw93 / 标签: LLM
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你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践
本文基于作者深度使用 Claude Code 的实战经验，深入剖析了 Claude Code 的六层架构模型。文章详细阐述了上下文治理的成本构成与最佳实践，解释了 Skills、Hooks、Tools 和 Subagents 的区别与设计原则，并分享了如何利用 Prompt Caching 和 Plan Mode 优化系统性能与稳定性。
2025 大语言模型年度回顾
本文是对 2025 年大语言模型（LLM）领域发展的深度回顾。主要趋势包括：推理模型的普及（OpenAI o 系列）、Agent 和编码 Agent 的爆发式落地（特别是 Claude Code）、中国开源模型在排行榜上占据主导地位、长任务处理能力的翻倍增长、Google Gemini 的全面崛起以及 OpenAI 领先优势的缩小。此外，文章还涵盖了图像编辑、学术竞赛表现、模型安全与“告密”现象等热点话题，指出 2025 年是 AI 实用化和工具化的一年。