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原创 2024年史上最难就业季，该如何逆风翻盘？
IT互联网依然是大学生最向往行业，制造业受欢迎度升高智联招聘调研数据显示，2024届求职毕业生期望行业中，IT/通信/电子/互联网、政府/非盈利机构、文化/传媒/娱乐/体育行业位列前三，占比分别为26.4%、9.4%、8.9%。IT互联网行业为应届生贡献很多就业岗位，也是应届生最向往的行业。
2024-06-20 13:43:59
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原创 AI产品经理，应掌握哪些技术？
当下，人工智能AI产品经理这一块不失为一个好的发展方向吗，如果你想要快速入局却又找不到方法，那么在这里我为大家总结了一套系统的学习方法，方便大家成型的学习，有需要的朋友可以扫描下方二维码，免费获取更多相关学习资料。
2024-06-17 19:47:49
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原创 金融与大模型：引领行业未来的创新融合
金融与大模型的结合是行业发展的必然趋势，也是金融行业实现数字化转型和创新发展的关键。面对这一机遇和挑战并存的局面，我们应积极拥抱变革、勇于创新实践。通过强调金融大模型的优势、打造成功案例、建立合作关系和创新服务模式等多种手段相结合的方式，共同推动金融大模型在行业的广泛应用和普及发展。那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。
2024-06-13 13:44:07
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原创 程序员为什么要学习AI大模型？
在科技浪潮的推动下，人工智能（AI）技术已经成为推动软件行业发展的核心动力。而在AI技术的众多分支中，AI大模型以其巨大的潜力和广泛的应用场景，逐渐成为了程序员们关注的焦点。本文将从程序员的角度出发，探讨AI大模型的定义、应用，以及为何程序员需要深入了解大模型的相关知识。
2024-06-06 18:26:08
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原创 普通程序员转行大模型全指南：详尽学习路线，转行大模型学习路径
随着人工智能技术的迅猛发展，大模型领域成为程序员转型的热门方向。本文提供了从零开始的转行攻略：首先明确目标方向（开发、应用、研究或工程），其次掌握Python、PyTorch等基础工具和数学知识，再深入学习Transformer架构、预训练微调等核心技术。关键要通过文本分类、机器翻译等实践项目巩固技能。通过系统学习和实践，普通程序员可以顺利转型至大模型领域，把握AI时代的技术机遇。
2025-06-15 17:46:46
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原创 大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细建议收藏！
第一阶段：基础知识准备 在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。
2025-06-15 17:44:30
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原创 DeepSeek R1-0528 本地部署配置指南：从五千到六万的性价比方案全解析
本地部署DeepSeek R1-0528模型从5千元到6万元都有可选方案：5千元档：适合想低成本体验本地部署8千-1.2万元档：性价比最高，适合大多数用户3.5万-6万元档：性能卓越，适合专业用户和小型工作室选择时需综合考虑预算、性能需求和未来升级空间。内存带宽是首要考虑因素，其次是显卡带宽。随着预算增加，性能提升的边际收益会逐渐降低。
2025-06-15 17:39:52
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原创 AI Agent的记忆体系与架构设计
本文探讨了为无状态的LLM构建记忆系统的技术方案。文章划分了短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库+结构化存储）两种类型，介绍了FAISS、Redis等工具的应用场景和优劣对比。最佳实践建议采用分层架构：短期用上下文窗口，中期用向量存储抽象知识，长期用SQL持久化关键信息。最后针对不同场景（聊天机器人、金融分析等）推荐了差异化架构方案，并强调需平衡效率、准确率和成本。文末附赠大模型学习资源包（含视频教程、面试题等），帮助开发者掌握从提示工程到垂直领域微调的全栈技能。
2025-06-15 17:36:51
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原创 多模态大型语言模型：综述
多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）已迅速发展，超越了文本生成的范畴，如今能够覆盖图像、音乐、视频、人类动作以及三维物体等多种输出模态。它们通过在统一架构下将语言与其他感知模态整合，实现了跨模态的生成能力。本文综述将六大主要生成模态进行分类，并探讨了若干核心技术——包括自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）、专家混合机制（Mixture of Experts, MoE）、基于人类反馈的强化学习（Reinforce
2025-06-15 17:35:29
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原创 突破传统RAG限制：i-MedRAG在医学领域的应用与性能提升
本文提出迭代RAG（i-MedRAG）方法，用于改进医学问答中大型语言模型（LLMs）的检索增强生成能力。传统RAG在复杂病例的多轮检索中存在局限，i-MedRAG通过迭代生成后续查询，结合历史检索信息逐步优化答案。实验显示，i-MedRAG在MedQA数据集上达到69.68%准确率（GPT-3.5），超越现有方法，并在MMLU-Med任务中显著提升性能。尽管存在计算成本和超参数调优的挑战，该方法展现了处理医学复杂问题的潜力。代码已开源。
2025-06-15 17:34:03
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原创 大龄程序员转行大模型指南：找到最适合你的转型方向！
**程序员转行到大模型开发领域，可以根据个人兴趣和职业规划选择不同的方向。以下是几个推荐的方向、推荐原因以及学习路线：**
2025-06-14 18:36:49
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原创 豆包大模型1.6震撼发布！火山引擎下的全新Agent开发范式，引领行业变革！
人在火山 Force 大会现场，切实地感受了一把大厂的发布会。让你们感受下这场地有多大——尽管场地非常大，但，主论坛的现场里是这样的——连国家会议中心这么大的场地，都感觉万分拥挤了。回归主题。发布会上，首先少不了的一定是豆包大模型——
2025-06-14 18:33:11
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原创 2026年校招大模型方向的一些建议
又到了一年秋招开始的时候。过去在秋招之前写过一些文章，今年还是不例外。大家都说大模型是一场技术红利，这场技术红利目前的格局也越来越清晰了。比如各种Agent助手，尤其是在C端上，大家拍脑袋想的更重美好的场景并没有充分落地，未来短时间大概率也不落地。原因有很多，比如：苹果发明的手机多点滑动交互。移动设备的推荐，信息流，模糊搜索，丝滑，流畅。而现在的Agent助手还需要用户准确表达自己的需求。
2025-06-14 18:31:28
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原创 基于层级知识索引和检索的高精度RAG
（如“DATA MINING”概括“BIG DATA”和“RECOMMENDATION SYSTEM”），摘要实体集合是所有聚类生成实体的并集。使用。
2025-06-14 18:28:38
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原创 Dify+RAG合同生成：条款级工作流案例拆解
生成的“第一条 定义”应该非常宽泛，将所有可能披露的信息（技术、商业、财务、运营）都囊括在内，以提供最全面的保护。
2025-06-14 18:27:08
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原创 MCP深度解析：全面了解多控制流计算机程序设计原理与应用！
MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic提出的标准化协议，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的通信。该协议采用客户端-服务端架构，其中MCPClient作为调用方(如Claude等AI应用)，MCPServer作为服务提供方(如GitHub、高德地图等)。MCP通过六个标准化步骤实现智能调用：用户提问→LLM推理选择工具→调用指定MCPTool→获取结果→LLM整合答案→返回用户。
2025-06-14 10:00:00
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原创 大模型并行训练入门指南：极简版基础知识与核心概念解析！
本文介绍了大模型训练和推理中的关键技术：1. 张量并行(Tensor Parallelism) - 将大模型权重拆分到多个GPU进行并行计算；2. 3D并行训练 - 结合数据并行、流水线并行和张量并行的混合并行策略；3. 全分片数据并行(FSDP) - 优化分布式训练的内存效率；4. 分页注意力(PagedAttention) - 通过内存分块管理优化KV缓存；5. 安全张量(Safetensors) - 高效的模型序列化格式；6. 量化技术 - 包括GPTQ、AWQ等降低模型内存占用的方法。
2025-06-14 10:00:00
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原创 DeepSeek V3和R1推理系统优化秘籍：单机H200最快配置与使用技巧大揭秘！
本文分享了SGLang框架在单机H200上优化DeepSeekV3/R1大模型推理性能的关键技术。主要优化包括：1）FP8 BlockGEMM的三次演进，最终采用DEEPGEMM实现；2）FusedMoE模块的多项改进，如kernel优化、算子融合等；3）Attention后端升级为FlashAttentionV3；4）MLA（多头注意力）的多个优化技巧。此外还介绍了层间内存复用、CUDA算子融合等工程优化手段。这些优化使SGLang成为目前单机H200上DeepSeekV3/R1推理速度最快的开源框架。
2025-06-13 17:08:10
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原创 程序员AI大模型应用工程开发转型指南：从后端到AI工程师的快速学习路径！
随着AI大模型需求激增，后端工程师转AI开发成为趋势。本文分享大模型工程化开发学习路线：需掌握Python、PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，精通Transformer/BERT模型，熟悉训练微调、RAG等技术。学习路径分为7个阶段：从系统设计到行业应用开发，涵盖提示词工程、知识库搭建、多模态应用等。提供免费学习资料包（含视频教程、PDF书籍等），助力开发者掌握大模型全栈技能，实现商业化落地。资料可通过指定二维码免费领取。
2025-06-13 16:58:13
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原创 【非常详细】2025版大模型项目实战终极指南：零基础入门到精通，一篇文章助你成为大模型开发专家，收藏我这一篇就够了！
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
2025-06-13 16:54:16
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原创 AI产品经理面试宝典：20个高频问题及解题技巧，非常关键，记得收藏！
本文系统梳理了AI产品经理面试的核心要点，包含20道高频真题及应对策略。备考需重点掌握：1）STAR/CAR结构化表达法；2）多案例准备避免重复；3）技术伦理与用户体验的平衡。面试时要注意设备调试、逻辑表达和眼神交流，建议通过模拟面试强化实战能力。当前大模型人才缺口显著，初级岗位平均薪资达28K，系统学习AI调优技术可显著提升竞争力。文末提供免费学习资料包，涵盖提示工程、RAG系统等前沿技术路径图，助力快速掌握核心技能。
2025-06-13 16:45:44
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原创 建议收藏！120+开源工具助你轻松构建大模型全流程，开启AI开发之旅！
随着大模型在自然语言处理及跨模态任务中的广泛应用，构建、训练、部署和监控这些模型已成为当前 AI 工程的重要组成部分。为帮助开发者快速定位和使用各类工具，从模型预训练与微调、应用开发、推理服务到数据抽取与生成、评估、监控等环节，一份涵盖 120 多个开源库的工具箱应运而生,内容有点多建议收藏。
2025-06-13 16:41:04
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原创 AI4S深度解析：大语言模型（LLMs）在科研中的三种关键角色与定位！
AI for Science（AI4S）正在重塑科研范式，AI大模型已深度嵌入科学研究的全流程。AlphaFold将蛋白质结构预测从"年"级缩短到"分钟"级，获得2024年诺贝尔化学奖；谷歌的AlphaEvolve在数学难题上超越人类最优解，并实现Google数据中心0.7%的算力节省。当前AI在科研中呈现三级演进：工具级（执行单一任务）、分析师级（多步骤分析）、科学家级（端到端自主研究）。未来需突破实验机器人整合、可解释性等技术瓶颈，实现真正的自主科学发现。
2025-06-13 16:34:31
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原创 程序员AI大模型领域转型全攻略：轻松开启你的AI开发之旅！
一个技术专家分享了自己和朋友的AI学习经历：朋友花两个月研究硬件配置，而作者用老笔记本快速入门，通过云主机实践，两个月内实现生产应用并获投资。作者反思技术学习环境的变化，指出当前入门更简单但专注力更难保持。文章最后提供了AI大模型学习资料，包含路线图、案例、视频等资源，承诺免费分享7个阶段的学习内容，帮助读者掌握大模型开发与应用技能。全文通过对比案例强调实践优先的理念，同时分享行业资源。
2025-06-13 16:31:46
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原创 AI Agents开源工具栈深度解析：全面了解与实战指南！
这是一篇关于AI Agent开源工具栈的全面整理指南。文章按照构建Agent的逻辑顺序，系统性地整理了9大类50个实用工具，包括：计算机与浏览器操作工具（如OpenInterpreter）、框架类工具（如CrewAI）、语音处理工具（如Whisper）、文档理解工具（如Qwen2.5-VL）、记忆管理工具（如Mem0）、测试评估工具（如AgentOps）、监控工具（如openllmetry）、仿真环境（如AgentVerse）以及垂直领域专用工具（如编程类aider）。作者强调，成功的Agent开发关键在于
2025-06-12 16:59:46
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原创 AI产品经理工作流程深度解析：一篇掌握核心要点！
本文系统梳理了AI产品经理的能力框架，重点对比传统与AI产品的研发差异，提出"数据-算法-工程"三位一体技术闭环。通过羊毛党识别系统案例，详解需求定义、技术预研、特征工程等关键环节，强调模型验证与部署策略。在大模型时代，构建了LLM技术栈四阶成长模型，指出AI产品经理需兼具技术深度、商业敏感度和工程化思维。文章还分享了涵盖学习路线、商业化方案等全套大模型学习资源，为从业者提供系统性成长路径。
2025-06-12 16:57:11
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原创 程序员转行之路为何艰难？强烈建议：试试大模型领域，或许能找到新机遇！
随着人工智能技术的快速发展，尤其是大规模语言模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多的技术人才开始考虑向这一前沿领域转型。对于那些拥有前端开发背景的专业人士来说，虽然两者看似领域不同，但实际上从Web应用到AI模型之间的跨越并非遥不可及。本文将为希望从传统前端工程师角色转变为专注于大模型研究与开发岗位的朋友提供一份详尽的职业转换指南。
2025-06-12 16:55:57
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原创 2025年最新大模型学习路线图：自学AI大模型，从入门到精通，一篇详细攻略，值得收藏！
近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数，这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色，但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。
2025-06-12 16:55:12
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原创 AI产品经理成长必备：30本精选实战宝典，助力你的职业发展！
本文整理了一系列产品经理专业书籍推荐清单，涵盖电商、AI、数据、硬件等领域的产品设计与管理方法论，包括《业务中台产品搭建指南》《人工智能产品经理》《数据中台产品经理》等30本精选书籍。这些书籍从实战角度出发，系统介绍了产品规划、架构设计、原型开发、数据分析等核心技能，特别针对中台建设、AI产品开发、商业化落地等热门方向提供了具体指导方案。书单包含腾讯、阿里等大厂专家经验总结，以及Axure工具使用、需求挖掘等实用技巧，旨在帮助产品经理构建完整知识体系，提升数据思维和AI应用能力。最后还提供了AI大模型学习路
2025-06-12 16:51:36
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原创 GraphRAG应用时机与优势：RAG VS GraphRAG综合对比分析！
近期研究表明，GraphRAG在复杂推理任务中表现优异，但在简单检索场景下弱于传统RAG。为此，研究团队提出GraphRAG-Bench评测基准，通过四类渐进式任务（事实检索→创造性生成）和五大评估维度（图质量、检索性能等）系统对比两者差异。结果显示：GraphRAG在需要多跳推理和上下文聚合的任务中证据召回率提升显著，但其图结构构建成本较高；而RAG更适用于简单查询场景。该研究为知识增强生成技术的场景化应用提供了重要依据，并配套开源了涵盖大模型全栈技术的免费学习资源包。
2025-06-12 16:45:17
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原创 谷歌AI Agents技术深度剖析：应用、优势与未来趋势！
本文系统介绍了生成式AI Agent的核心架构与应用。Agent通过整合模型、工具和编排层三大组件，突破了传统语言模型的局限，能够自主规划并执行复杂任务。其中，模型作为决策中枢，工具连接外部世界，编排层协调工作流程。文章详细分析了ReAct、Chain-of-Thought等推理技术，并对比了扩展、函数调用等工具类型的特点。通过LangChain和VertexAI的实际案例，展示了Agent开发流程。未来，Agent将通过工具升级和"专家混合体"模式，在解决复杂问题中发挥更大作用。文末提供了AI大模型学习资
2025-06-12 16:42:23
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原创 AI核心要点全解析：大模型 vs 大语言模型，你真的了解它们之间的区别吗？
在人工智能领域，“大模型”和“大语言模型”这两个词经常被提及，很多人甚至把它们当成了同义词。其实，这两者之间存在本质的区别。今天，我就带你深入剖析什么是大模型，什么是大语言模型（LLM），它们的区别在哪里，以及如何利用这些模型提升你的项目效率。文章干货满满，适合AI爱好者、开发者和企业决策者阅读！
2025-06-11 16:07:55
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原创 AI产品经理成长之路：从零基础到精通，一篇非常详细的学习路线指南，收藏我这一篇就够了！
文章分析了AI产品经理与传统产品经理的异同，指出两者思考框架相似但思维模式不同。AI产品经理需掌握技术应用场景、算法效果评估和数据理解等核心能力，并根据公司类型（AI/非AI）和产品类型（ToB/ToC/硬件）调整工作重点。文章通过招聘要求对比，展示了不同类型企业对AI产品经理的能力要求差异，并建议从业者通过"多看多试用"了解AI技术生态，重点关注数据质量和模型评价指标。大模型风口下，AI岗位薪资水涨船高。建议学习者从提示词工程、RAG系统和智能体开发三大方向切入，掌握工具使用技巧。
2025-06-11 13:57:54
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原创 【大模入门必看】AI大模型学习全景指南：十本必读书籍，从技术内核到商业落地，收藏我这一篇就好了！
在2025年人工智能技术加速迭代的今天，掌握大模型技术已成为开发者、产品经理乃至企业决策者的核心能力。本文精选十本覆盖大模型技术原理、开发实战、行业应用与伦理思考的权威著作，助你构建从理论到实践的完整知识体系，成为驾驭AI浪潮的顶尖人才。
2025-06-11 13:55:09
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原创 大模型入门必读：一篇文章带你彻底理解大模型的基本概念，非常详细，值得收藏！
大模型是指参数量达数十亿甚至数千亿的深度神经网络，具备涌现能力、强泛化性和多任务处理优势。文章系统梳理了大模型的发展历程（萌芽期-探索期-爆发期），区分了基础模型、超大模型等概念差异，并详细分析了大模型在NLP、CV和多模态领域的应用特点。文章指出，大模型通过预训练+微调范式显著提升性能，但面临计算资源消耗大的挑战。随着技术进步，大模型正从通用（L0）向行业（L1）和垂直（L2）领域延伸，展现出推动AI产业变革的巨大潜力。文章还提供了大模型学习路径建议，涵盖提示工程、RAG系统开发到模型训练的全栈技能。
2025-06-11 13:51:52
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原创 DeepSeek提示词终极指南：117页PDF精华文件分享，带你深入探索提示词的奥秘
AI大模型时代来临，高薪岗位需求激增，2025年相关岗位缺口达47万，初级工程师平均月薪28K。报告显示，掌握AI工具可使工作效率提升47%，薪资溢价34%。学习路径分为四个阶段：从基础应用到高阶开发再到模型训练，最终实现商业闭环。内容包括提示词工程、RAG系统搭建、智能体开发等核心技能。通过90天系统学习，零基础者可快速掌握大模型应用技能。报告强调"AI取代的不是人类，而是不会用AI的人"，及早掌握AI技术将获得竞争优势。
2025-06-11 13:49:06
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原创 大模型领域最新报告汇总：30+份精华，深入解析落地进展、场景价值及最佳实践
大模型正在推动人工智能进入新纪元，从“小数据、单任务”向“大数据、多任务”演进。2023年是中国大模型发展元年，2024年企业开始深度应用，2025年将迎来智能体规模化落地。目前大模型在金融、制造等行业应用广泛，智能客服、知识助手等场景成熟度较高。企业需根据业务价值和可行性选择应用场景，并考虑五种技术路径（如API调用、RAG系统等）。同时需关注数据隐私、内容准确性等风险，制定员工培训计划。大模型相关人才缺口大，掌握AI工具将显著提升竞争力。学习路径分四个阶段：从基础应用到模型训练，最终实现商业闭环。
2025-06-11 13:46:49
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原创 全球程序员热捧！豆瓣评分9.5，这本书凭什么成为海外传世经典？
这本由GitHub明星项目作者塞巴斯蒂安·拉施卡编写的实战指南，在豆瓣获9.5高分，被中外读者誉为"理解LLM的转折点"。其独特价值在于：从数据准备到模型部署全程实战，200页讲透Transformer核心机制；配套视频+代码示例，即使零PyTorch基础也能动手搭建类GPT模型； 被CV/NLP跨领域学习者验证为"注意力机制讲解最清晰的教材"。中文版优化印刷质量后，更成为大模型入门者破解"算力焦虑"的首选手册。正如读者所言："这不是黑箱说明书，而是AI时代的工程蓝图"。
2025-06-11 13:40:48
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原创 AI赋能中医药：探索人工智能在传统医学中的革命性应用
中医药（TCM）采用多代谢物和多靶点干预措施来治疗复杂疾病，相较于单靶点疗法具有一定优势。然而，其活性代谢物、治疗靶点，尤其是联合作用机制仍不明确。人工智能（AI）所具备的先进数据分析能力和非线性建模能力的融入，正推动着中医药向精准医学方向转变。这篇综述聚焦于人工智能在中医药靶点预测方面的应用，涵盖了多组学技术、中医药专用数据库、机器学习（ML）、深度学习（DL）以及跨模态融合策略。同时，该综述还批判性地分析了实际应用中持续存在的挑战，如数据异质性、模型可解释性有限、因果关系混淆以及稳健性验证不足等问题。为
2025-06-10 16:14:40
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