这是一个纯粹的个人技术研究空间。主要记录大语言模型本地化部署、智能体工作流设计以及自动化运维链路的学习过程与测试数据。
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研究方向：探讨如何利用 LLM 构建智能体工作流，结合专业背景与性格模型，输出结构化的大学生成长路线与职业规划建议，测试 Prompt 工程在复杂逻辑推理下的表现。
研究方向：记录在双路 CPU 结合多 GPU (如双 RTX 4090) 架构下，使用 llama.cpp 将大规模参数模型（如 31B 级别）转换为 GGUF 格式，并进行 Q6_K 精度量化的性能损耗与推理速度对比测试。
研究方向：编写与优化部署脚本，研究如何将本地 Agent 开发环境中的依赖项与代码逻辑，通过标准化工作流无缝打包并安全部署至目标测试服务器。