<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LLM on yexca'Blog</title><link>https://blog.yexca.net/tags/llm/</link><description>Recent content in LLM on yexca'Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><copyright>yexca</copyright><lastBuildDate>Tue, 16 Jun 2026 13:07:08 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.yexca.net/tags/llm/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>部署本地无审查 AI 模型：打破大模型的两层枷锁</title><link>https://blog.yexca.net/archives/286/</link><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 13:07:08 +0900</pubDate><guid>https://blog.yexca.net/archives/286/</guid><description>我之前以为本地部署的模型是可以畅所欲言的，但是实际体验后才意识到现在 AI 模型是有两层枷锁，一层是云端提供商的外置过滤器，另一层则是模型在安全对齐（Alignment）训练时，就已经深深刻入权重的“拒绝神经元”，所以要想获得完美的体验，还是需要进行无审查模型的部署</description></item></channel></rss>