
2026年大模型微调的黄昏:RAG与上下文工程为何正在终结传统Fine-tuning
2024年,几乎每个AI团队都在讨论Fine-tuning。2025年,讨论变成了RAG vs Fine-tuning哪个更好。到了2026年,这个问题的答案已经越来越清晰:在绝大多数企业场景下,Fine-tuning正在被RAG加上上下文...

2024年,几乎每个AI团队都在讨论Fine-tuning。2025年,讨论变成了RAG vs Fine-tuning哪个更好。到了2026年,这个问题的答案已经越来越清晰:在绝大多数企业场景下,Fine-tuning正在被RAG加上上下文...
2024年,几乎每个AI团队都在讨论Fine-tuning。2025年,讨论变成了RAG vs Fine-tuning哪个更好。到了2026年,这个问题的答案已经越来越清晰:在绝大多数企业场景下,Fine-tuning正在被RAG加上上下文...
2024年,几乎每个AI团队都在讨论Fine-tuning。2025年,讨论变成了RAG vs Fine-tuning哪个更好。到了2026年,这个问题的答案已经越来越清晰:在绝大多数企业场景下,Fine-tuning正在被RAG加上上下文...

在大模型应用落地的过程中,微调(Fine-tuning)是让通用模型适配特定业务场景的核心手段。然而,许多团队在微调时投入大量精力调参、选模型架构,却忽视了最关键的一环——数据。业界有句广为流传的话:”Data is the h...