知鸦日报2026-01-14

探索大模型技术之旅：从Transformer架构到预训练微调，再到参数规模与模型能力的关系，揭示了现代AI的核心原理。涌现能力的突现性、不可预测性和临界性，展示了AI系统的复杂动力学。MoE架构通过稀疏激活实现效率与性能的平衡，稀疏模型则代表了未来超大规模模型的发展方向。这些技术共同推动了大模型的广泛应用与创新。

消息队列存储架构是关键，Kafka、RocketMQ、JMQ各具特色。Kafka以Topic-Partition为核心，依赖顺序I/O和mmap实现高吞吐。RocketMQ采用CommitLog+ConsumeQueue+IndexFile三层结构，分离数据存储与索引查询。JMQ结合两者优点，以PartitionGroup为基本单元，优化写入和读取性能，适合高并发场景。

微信团队开源KaLM-Embedding系列模型，包括中英双语的轻量版V2系列和登顶MTEB多语言榜首的Gemma3-12B-2511。该模型通过双向注意力机制、焦点式重加权等创新技术，显著提升语义检索精准度，支持RAG架构及搜索推荐等场景。开源工具链涵盖数据配方、训练管线及商业授权，实测在客服FAQ等工业场景表现优异，低参数量下性能媲美大模型。技术报告和模型已公开。