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RSS订阅原创 问答类AI智能体评测方案
维度用来描述从哪些方面对智能体进行效果评估。通常可以分层对维度进行细化，第一层维度通常是场景，用来描述智能体可以完成哪些业务场景，第二层维度通常是任务，描述一个业务场景下需要完成的具体任务。通过对智能体进行场景和任务的拆解，可以确保更加全面地对智能体进行多方面、多维度的效果评估。维度定义对于数据集构建、指标设定具有重要参考意义。业务场景（第一层维度）任务定义（第二层维度）销售相关问题：意图识别、黑化改写、文档检索、答案生成代码相关问题：联网搜索、知识检索模型调用、答案生成文档内容洞察。
2025-11-22 22:08:15
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原创 前端程序员转行大模型岗：全面攻略，非常详细收藏我这一篇就够了_前端转ai
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。除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。
2025-11-21 18:37:20
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原创 程序员转行到大模型开发领域，以下是几个推荐的方向、推荐原因以及学习路线！_程序员转大模型的几个方向
每个方向都有其独特的挑战和发展机遇，程序员可以根据自己的背景和兴趣选择最适合自己的路径。无论选择哪个方向，持续学习最新的技术和保持对行业的敏感度都是非常重要的。此外，积极参与社区活动、贡献开源项目也是提升技能和个人影响力的有效方式。在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
2025-11-21 18:36:38
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原创 万字长文教你从零实现百万参数LLM训练_llm是怎么生成
在这篇文章中，我们将尝试制作一个只有 230 万个参数的 LLM，有趣的是，我们不需要特别多的 GPU。除这些概念外，LLaMA 论文还介绍了其他重要方法，包括使用带有特定参数的 AdamW 优化器、高效实现（如 xformers 库中的因果多头注意力算子），以及手动实现Transformer层的后向传播函数，以优化后向传播过程中的计算。让我们相应地调整模型设置。在当前的架构中，嵌入层的词汇量为 65 个，代表了我们数据集中的字符数目。让我们创建一个函数，模仿论文中 RoPE 的实际实现：。
2025-11-21 18:18:17
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原创 3个月转行ai产品经理靠谱吗？
另一个例子是个95后的女生，原来在一家To B公司做运营偏产品助理的角色，年初咬牙报了一个AI产品的实战班，就三个月时间，从零开始搭了个基于开源模型的客服机器人 demo，还做了份特别清晰的产品规划文档。反正AI行业刚刚起飞，岗位需求也远没有饱和，只要你能打出自己的“组合拳”——理解业务+理解AI+具备实战经验，那你就有足够的筹码在这个领域走下去，不是靠背景，不是靠学历，而是靠真能力和持续学习。说白了，3个月能不能转成AI产品经理，不是看时间，是看你“有没有用对时间”。从原理出发真正入局大模型。
2025-11-18 18:27:18
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原创 【AI+医疗】知识图谱与大语言模型融合：破解生物医学AI的黑盒难题！
本文探讨了大语言模型在生物医学研究中的局限性，提出了通过知识图谱增强LLM可解释性的解决方案，并详细介绍了统一KG-LLM框架在生物自然语言处理中的应用前景和实践价值。
2025-11-17 18:45:06
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原创 如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TT
谷歌提出的TTD-DR是新型AI深度研究范式，模仿人类"先拟初稿、再迭代完善"的研究方式。这里可以看到：与传统Deep Research相比，TTD-DR这种“先粗后精”的扩散式写作更加贴近人类的思维与创作模式: 先列提纲、写初稿，然后不断发现其中的不足，并查询资料不断打磨，直至足够完善。具体而言，对于产生中间结果的关键步骤（如生成需要搜索的问题或根据搜索结果综合出答案），系统不局限于一次性产出结果，而是并行生成多个不同版本，然后通过模拟环境反馈筛选出优秀的版本，并据此对结果进行改进。
2025-11-17 18:44:24
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原创 一文全解析：AI 智能体8种常见的记忆（Memory）策略
它能够在保持对话响应速度的同时，保留大量历史信息，适合低延迟对话、时间跨度较大的任务型助手，以及需要随时回溯旧信息的场景：当用户提出涉及过往内容的问题时，系统可以像操作系统一样将“被交换出去”的记忆及时“唤醒”，实现高效又节省资源的记忆管理。其动机是像人类做笔记一样，将冗长的对话内容去除无用的信息（寒暄、闲聊、重复信息等），浓缩成关键要点（事实、关键数据、兴趣爱好等）保存。针对全量记忆的弊端，最简单的改进是**限制记忆长度：**人类对话中，我们往往只关注最近的信息，旧话题慢慢就淡忘了。
2025-11-17 18:43:29
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原创 写给大模型新人的经验，刷到少走三年弯路！
不过这里我不禁要给各位泼一点冷水，在 AI 算法这个行业，三是很吃业务经验的，如果你之前本身就是做算法的，比如是做 NLP，又或者是做语音助手，对话机器人这类的，再顺水推舟做相关方向的大模型算法工程师，这是比较合适的。拿数据来说，先说通用的大模型训练，数据的来源，从哪里采，数据的质量怎么把控，如何过滤有毒信息，语言的筛选与比例，数据的去重，以及数据的规范化处理，评测集的构建。然后很多人可能往往忽视了上面的 1，2，4，觉得我学了这么多算法知识，学了机器学习，深度学习，还了解大模型，再去做数据，有点屈才了。
2025-11-17 18:38:20
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原创 必知！AI大模型应用架构图（全）
内容从RAG知识库、AI智能体架构、代码解释器到LLM OS等多个维度，详细介绍了云原生架构与AI原生架构设计差异，帮助读者建立"全局-局部-细节"的认知链路，系统掌握大模型应用架构设计全貌。除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！
2025-11-17 18:37:07
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原创 复旦邱锡鹏团队突破RAG瓶颈！搞定“全局检索”难题，复旦邱锡鹏团队破局方案
这四种工具可组合形成计算框架，为全局RAG的数值推理提供可靠基础。而14B模型上，GlobalRAG的平均F1比HyperGraphRAG高6.54分，原因是图结构方法在构建过程中破坏了文档的结构完整性，丢失了关键元数据，而GlobalRAG的文档级检索确保了结构完整性。跨规模性能趋势：随着模型规模从3B增至14B，GlobalRAG的性能大幅提升，平均F1从2.52升至6.63，提升4.11分，而其他方法的提升有限或不稳定，表明GlobalRAG的多工具协作框架能更好地利用大型LLMs增强的推理能力。
2025-11-12 18:46:35
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原创 面试官问：RAG系统里面最难搞定的是哪个部分？
如果要一句话回答这个知乎问题：“做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是什么？最难的，不是某一环节，而是让每一环节都有章可循、能被验证。RAG 不是一段代码，而是一整套数据流系统。你要把它做好，既得懂 NLP，又得懂工程；既得懂 Prompt，又得懂数据库；既得能跑通 Demo，又得能稳定上线。也许别人眼中这只是一个“附属模块”， 但真正懂的人都知道—— RAG 是大模型落地的“脊梁骨”。它不花哨，却决定成败。“好用”比“能跑”难十倍，但也值十倍。在过去的几个月中，我们已经有超过80个。
2025-11-12 18:44:13
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原创 Python编程语言：医疗AI应用、开源工具
在医疗领域应用AI技术已不是愿景，正在成为现实，并逐渐成为医疗信息化工作者日常工作的一部分。更多了解AI解决方案、开源工具，并在医院信息化建设中更多利用这些工具，有很大可能能够提高医院管理工作、临床医疗工作、医院信息化工作的工作效率、降低工作成本、改善患者治疗效果。斯坦福大学教授、AI技术专家Fei-Fei Li博士有一句话，值得深思：“AI will not replace doctors, but doctors who use AI will replace those who don’t.”。
2025-11-11 19:04:39
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原创 浅谈上下文工程｜从ClaudeCode、Manus和LangChain
上下文工程是指构建动态系统，以合适的格式为大语言模型（LLM）提供正确的信息和工具，从而让LLM能够合理地完成任务。上下文不仅指你发送给 LLM 的单一提示词（prompt），更应该被视为模型在生成响应前所看到的一切信息。上下文工程就是如何将合适的信息填充到有限的上下文里的艺术和科学。
2025-11-11 19:02:59
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原创 TinyAI：全栈式轻量级AI框架
针对AI绘画文字生成不准确的普遍痛点，本方案搭载业界领先的Qwen-Image系列模型，提供精准的图文生成和图像编辑能力，助您轻松创作清晰美观的中英文海报、Logo与创意图。除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。我们相信，通过社区的共同努力，TinyAI必将在Java AI生态中发挥重要作用，为更多开发者打开AI世界的大门。
2025-11-11 19:00:11
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原创 AI产品经理入门：揭秘三类企业需求，产品能力才是关键！！
除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。你必须跟一个完整的AI项目，从需求挖掘、方案设计、数据准备、模型选型到产品落地，了解项目全过程，你才能在面试中脱颖而出。教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。AI只是赋能的工具，产品思维才是内核。
2025-11-08 22:31:05
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原创 程序员转行这才是最好的出路
随着AI大模型的快速发展和应用，传统初级程序员的工作确实是大受影响，这些人员的工作主要是功能实现和重复场景实现。除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。程序员35岁后，无人问津、被下岗，说到底还是中国互联网企业普遍短命和中国程序员新人不断涌现导致的，前者是岗位的缩减，后者是供应的增加，两者一叠加，35岁程序员就成了背锅侠。
2025-11-08 22:26:06
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原创 程序员转行都去干嘛了？程序员转行新趋势：不仅是产品经理，还有数据分析师、AI大模型工程师和云计算工程师
除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。例如，腾讯、阿里巴巴、字节跳动和美团等大厂在2024年的春季招聘中释放了大量的实习和全职岗位，特别是在AI和科技研发领域。从原理出发真正入局大模型。综合考虑当前的热门就业方向、行业发展前景和前沿科技的应用，AI大模型工程师由于其前沿科技属性和巨大的市场需求，成为一个值得特别推荐的转行方向。
2025-11-08 22:23:30
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原创 小白必看：MCP_架构的10大实践范式（深度指南）
会话上下文层（全局层）：定义 Agent 与用户交互的宏观背景，包含“用户身份（如企业员工、外部客户）、核心目标（如数据分析、问题咨询）、基础约束（如输出格式要求、数据隐私限制）”三大要素。例如：“用户为市场部员工，需基于 2024 年 Q2 销售数据生成竞品分析报告，输出需包含图表，且不得泄露核心客户信息”。这一层为模型提供全局认知，避免推理偏离业务目标。任务上下文层（局部层）
2025-11-06 14:51:24
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原创 一文看懂 AI Agent 全栈架构：从运行环境到大模型基座
如今，AI Agent已不再是“玩具项目”，而是企业智能化的关键入口。真正的挑战，不在模型，而在体系。这套架构提供了一种工程化思维：让运行环境、工具集、框架、监控、IDE和模型基座形成“六层闭环”，让智能体具备持续学习、可控演化的能力。当一个Agent拥有了标准化的环境、可靠的调用链、清晰的监控与多模型支撑，它就不再是“一个Demo”，而是一个真正能落地、能带来业务价值的智能系统。可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习。
2025-11-06 14:50:36
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原创 30+程序员转行做什么工作比较好？这是最靠谱的答案
随着AI大模型的快速发展和应用，传统初级程序员的工作确实是大受影响，由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。从原理出发真正入局大模型。作为程序员来说，其实程序员的发展之路有多种，因为你有这方面的基础在这，你可以结合自己的实际情况去做出相应的选择。
2025-11-06 14:45:33
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原创 AI大模型学习路线：（非常详细）AI大模型学习路线，收藏这一篇就够了
自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习_，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。
2025-11-04 15:20:07
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原创 一文讲透：Agent与Workflow有什么区别？如何用dify 来实现明确场景的agent或者工作流
Workflow，也就是工作流，是指一系列按照预定义规则和顺序执行的任务或步骤，常用于描述业务流程或操作的结构化执行路径。
2025-10-31 13:46:02
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