大模型微调曾是令无数开发者头疼的“玄学”，但旧金山初创Unsloth最近发布了一系列“保姆级”教程，旨在简化LLM的对比、运行和微调过程。这些教程不仅详细介绍了Qwen、Llama等主流开放模型的特性和用例，还贴心提供了解决微调中常见问题的“踩坑”指南，甚至通过量化技术让模型推理更省钱，让大模型开发变得前所未有的简单和“亲民”。

人工智能正以前所未有的速度自动化几乎所有可量化的工作任务，从创意到分析，甚至专业领域无一幸免。文章深入探讨了AI自动化背后的“数据、奖励、计算能力”技术框架，并指出人类在处理无法量化、充满“奈特不确定性”的未知问题上的独特优势。文章呼吁领导者应超越数据指标，转而支持和培养那些探索模糊、不可量化领域的团队，以适应这场颠覆性的变革。