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从DeepSeek到Manus：如何实现本地LLM微调+联网开发？
当前，以Claude、DeepSeek、GPT等为代表的通用大语言模型展现出惊人的知识覆盖和任务泛化能力，但在垂直行业场景中常常面临“博而不精”的困境——医疗诊断时可能混淆专业术语、法律咨询时缺乏最新司法解释援引、金融分析时难以把握行业特有指标。这种通用性与专业性的矛盾，催生了“模型蒸馏-领域适配-任务聚焦”的三级进化路径：通过知识蒸馏压缩模型体积，依托行业语料进行领域微调（Domain Adaptation），最终基于具体业务需求实现任务专属优化（Task-Specific Tuning）。
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