模型蒸馏：服务条款与知识产权法
OpenAI、Anthropic、Mistral 和 xAI 的服务条款对模型蒸馏究竟禁止了什么，为什么著作权在这里几乎派不上用场，以及开源许可在哪些地方真正给你留下了合法的自由空间。
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思考与记录。
指南、研究笔记，以及我们在构建模型时学到的经验。
在你的 SaaS 中发布 AI 搜索而无按查询 API 成本
使用微调的 3B-7B 模型构建自然语言搜索的分步教程。包含训练数据获取、模型选择、通过 Ollama 的 GGUF 部署和延迟基准测试。
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当你的 AI 供应商切断你时会怎样？生存指南
Anthropic 一夜之间封禁了 24,000 个账户。OpenAI 提前 2 周通知弃用了 GPT-4o。你的 AI 供应商可以随时改变规则。这是你的供应商依赖生存指南。
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Anthropic与DeepSeek蒸馏事件：拥有你的模型
Anthropic发现DeepSeek、Moonshot和MiniMax使用24,000个账户蒸馏Claude。这件事说明了在不属于自己的AI上构建意味着什么。
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从API依赖到模型所有者：90天迁移实战手册
一个分阶段、风险管控的计划，用于将AI工作负载从云API迁移到你拥有的微调模型。每周细分，每个阶段都有具体里程碑。
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自建 vs. 租用：2026年API依赖AI的真实成本
API发票只讲了一半的故事。当你加上弃用迁移、提示工程时间、停机成本和可变定价风险，自托管微调模型在2-4个月内实现盈亏平衡。
阅读文章如何合法蒸馏开源模型
当教师模型的许可证允许衍生作品时，模型蒸馏就是合法的。如何选择开源教师模型、训练学生模型并导出为 GGUF。
阅读文章为 Lovable 应用微调客服机器人（生产环境零 API 费用）
构建一个真正了解您产品的 AI 客服机器人——基于您的文档、工单和语调训练。然后本地运行，零持续 API 费用。
阅读文章微调 AI 用于金融文档分析：合同、报告和申报
微调模型如何自动化从贷款协议、收益报告、10-K 申报、保险单和交易确认中的提取。包括准确度基准、成本计算和训练数据格式。
阅读文章微调 AI 用于 SaaS 客户支持自动化
您的 RAG 聊天机器人解决了 34% 的支持工单。微调将其提升到 87%。以下是如何构建真正有效的支持自动化管线——包含解决率、每工单成本和所需训练数据的真实数据。
阅读文章微调模型用于医学编码和临床文档
如何为 ICD-10/CPT 编码建议和临床文档改进微调本地 AI 模型——涵盖训练数据结构、准确度目标、EHR 集成和医疗机构的 ROI 计算。
阅读文章n8n 和 Make.com 工作流的微调工具调用
用微调本地模型替换 n8n 或 Make.com 工作流中的 OpenAI 节点。相同的工具路由、相同的结构化输出、零 API 费用。
阅读文章临床决策支持中微调 vs RAG：何时各有胜出
医疗保健 AI 该用 RAG 还是微调？答案取决于临床任务。本指南比较两种方案在 8 个医疗用例中的表现，涵盖准确度、延迟、成本、HIPAA 影响和混合架构。
阅读文章面向医疗保健的 HIPAA 合规 LLM 微调
如何将 HIPAA 映射到 LLM 微调管线的每个阶段：去标识化、临床训练数据格式、模型选择以及本地部署的成本测算。
阅读文章微调 vs 蒸馏：哪个真正给你 AI 护城河？
蒸馏复制大模型的通用能力。基于自有数据微调创造没有其他人拥有的领域特定能力。一个给你更便宜的克隆——另一个给你竞争护城河。
阅读文章FunctionGemma 与专用工具调用模型的兴起
Google 发布了 FunctionGemma——一个专门为函数调用 fine-tuned 的 270M 参数模型。它小巧、快速，标志着一个重大转变：任务专用模型时代已到来。
阅读文章按医疗专科的LoRA适配器：放射科、病理科、全科
如何使用专科特定的LoRA适配器从单一基础模型服务多个医院科室。涵盖架构、训练数据要求、存储计算、适配器管理和性能基准。
阅读文章模型蒸馏合法吗？三个层级讲清楚
模型蒸馏是每家主流实验室都在用的标准技术。本文划出三条界线：开源到开源的合规做法、违反服务条款的做法，以及真正的盗窃。
阅读文章本地模型上的多步骤 AI Agent：架构与模式
多步骤推理是小型模型历来失败的领域。但通过正确的架构——专家链、草稿本微调和混合路由——你可以在本地 7B-14B 模型上运行可靠的多步骤 Agent。以下是三种经过验证的模式及基准测试。
阅读文章多租户微调：为你的 SaaS 打造每客户 AI 模型
你的 SaaS 客户想要理解他们数据的 AI，而不是通用回复。以下是如何使用 LoRA 适配器架构每租户微调模型——包含真实的存储计算、成本分析和可扩展到数百租户的服务架构。
阅读文章OpenAI 在 6 个月内弃用了 5 个模型——企业的代价
GPT-4o、DALL-E-3、Assistants API、Realtime API——OpenAI 在几个月内全部弃用。每次弃用都迫使工程迁移，成本远超 API 账单本身。
阅读文章为机构打造的按客户 AI Agent：LoRA + 工具调用实战手册
每个机构客户都得到同样的 GPT 封装。这就是问题所在。通过按客户 LoRA 适配器和自定义工具 schema，你可以交付了解每个客户 CRM、工作流和术语的 AI Agent——每个客户仅需 50-200MB。
阅读文章如何为 SaaS 中的 AI 功能定价：按用量 vs 包含在套餐中
SaaS AI 功能的四种定价模型、每种模型背后的利润数学，以及为什么大多数团队选错了。包含 Notion、Linear 和 Intercom 的真实案例。
阅读文章使用微调本地模型构建可靠 AI Agent：完整指南
大多数 AI Agent 只是 GPT-4 封装——在规模上昂贵、不可靠且依赖云 API。微调本地模型在你的特定工具上达到 98%+ 准确率，零查询成本。这是完整架构。
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