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RSS订阅原创 大模型的开发训练与推理部署 2025
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
2025-04-04 10:15:00
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原创 什么是提示词工程(prompt engineering)？为什么需要提示词工程？
简单来说，提示词工程是一种不需要调整大模型参数或权重，就可以获取某种结果的方法。提示词的作用和应用场景都非常广泛，不论是文本生成，还是问答系统，亦或者其它场景。同一个LLM，提示词不一样生成的内容也会不一样，甚至会有很大的差别。所以，从这个角度来说，提示词工程是一种更好地使用大模型的方法。学好提示词，能够让你更好、地使用和操作大模型，并且得到更好的结果。
2025-04-04 09:30:00
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原创 从理论到实践：RAG、Agent、微调等6种常见的大模型定制策略
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2025-04-03 09:45:00
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原创 一分钟了解通用\行业\场景大模型的区别和联系
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2025-04-03 08:15:00
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原创 一文彻底搞懂什么是AI Agent、coze？如何搭建coze智能体？看完你就懂了！
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2025-04-02 10:00:00
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原创 手把手带你学习 LLM 后训练技术，挑战与未来方向及实践指南
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2025-04-02 09:30:00
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原创 人工智能技术全景解析：从大模型到通用智能的演进之路
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2025-04-02 08:45:00
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原创 大模型必备基础知识：你一定要搞清楚Transformer架构原理
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2025-04-01 11:25:47
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原创 万字详解：大模型是怎么被训练出来的？AI大模型落地必读
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2025-04-01 11:21:10
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原创 打工人高效指南：Manus+DeepSeek+Coze超实用指南，建议收藏！
在2025年的AI浪潮中，DeepSeek、Manus和Coze正推动着认知、执行和生态的深刻变革。每个工具都有其独特的价值和应用场景，DeepSeek通过强化认知突破为决策提供强大的支持，Manus则通过高效的执行闭环帮助企业大幅降低成本，而Coze则通过智能体开发平台激发创新生态，推动技术民主化。在AI时代的背景下，个人和企业可以根据自身需求，选择最合适的工具来提升效率和创新能力。通过对这些工具的深入了解，我们可以更好地定位自己的发展方向，拥抱AI技术带来的变革，走在未来的前沿。
2025-04-01 11:14:55
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原创 全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
2025-03-30 10:00:00
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原创 大模型微调与RAG检索增强有何区别？从基础原理到案例分析全面详解
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2025-03-30 09:00:00
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原创 商用AI Agent工程化实践：7步轻松构建商用Agent
在构建AI助手的首要步骤是清晰定义需求。首先，我们需明确AI助手的目的：它是为了解决什么问题？如果你是一位自媒体从业者，可能希望AI助手帮助处理一些重复性工作，比如寻找对标内容、追踪热点、进行内容分析、草拟初稿等。这可以让你将更多精力投入到创意和内容创作上。如果你是一位贸易公司的老板，可能需要AI助手来整合来自不同平台的订单信息，进行产品询价和价格比较。你应专注于那些重复性高、机械性强、不需深思熟虑的任务。越详细越好。你还可以与AI工具进行交流，利用它形成初步草稿后再进一步完善。
2025-03-30 08:45:00
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原创 LLaMA Factory 如何对大模型进行微调、导出和量化！掌握这几步，轻松搞定！
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2025-03-30 08:30:00
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原创 MCP客户端开发实战：手把手教你打造一个MCP客户端，保姆级教程！
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2025-03-29 11:05:56
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原创 企业级大模型部署指南：Ollama、vLLM 和 LMDeploy，各有千秋！
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2025-03-29 10:51:26
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原创 从Prompt Engineering到RAG：产品经理如何让AI更「聪明」？
3）增加示例，提高回答质量❌「写一条营销文案。」（风格随机，质量不稳定）✅「写一条类似苹果发布会风格的营销文案，示例如下：[示例内容]。」（提供示例，让AI学习）4）拆解复杂任务，减少错误❌「分析这篇文章并生成一篇500字的评论。」（任务太大，AI可能犯错）✅「首先总结文章的3个核心观点，然后针对每个观点写一段评论，最后整合成完整评论。」（逐步引导AI，减少错误）5）使用约束条件，防止 AI「跑偏」❌「写一篇关于AI的介绍。」（范围太广，可能答非所问）
2025-03-28 11:24:33
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原创 人工智能的本质、基座与落地实践——从DeepSeek与Manus看AI技术的底层逻辑与未来方向
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2025-03-28 11:12:50
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原创 产品经理到底是做什么的，职业发展路线是怎样的，这篇文章带你彻底搞清楚！
产品经理（Product manager，PM）是指在公司中针对某一项目或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。产品经理就是带领产品团队，在高效的时间内推出满足需求的产品，负责产品整个生命周期的人。产品经理工作内容关键词释义「产品经理」中的「经理「定义了这个职位是具有管理职能的，「需求」是产品经理工作过程中绕不开的一个至关要素；「需求「是工作的起点，产品经理需要通过各种方式了解到最真实的需求；
2025-03-27 15:31:59
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原创 斯坦福多模态交互 Agent 综述：Agent AI 集成及其技术挑战
斯坦福大学李飞飞、微软研究院首席研究员等联合撰写的论文，这篇 Agent AI 综述一共80页。这篇论文深入探讨了多模态人工智能系统，尤其是智能体（Agent）在物理和虚拟环境中的交互性。它不仅为研究人员和AI领域提供了一份研究路线图，更展现了AI未来发展的深刻洞见。介绍了Agent AI的背景、动机及未来目标，探讨了其如何成为实现通用人工智能（AGI）的重要途径。
2025-03-27 15:30:57
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原创 大模型技术全面解析，从大模型的概念，技术，应用和挑战多个方面介绍大模型
1.1 什么是大模型大模型指的是参数规模超过亿级甚至千亿级的深度学习模型。特点：高容量：能够捕捉复杂模式和分布。通用性：支持多任务、多模态（如文本、图像、音频）学习。可扩展性：在预训练基础上，通过少量样本（Few-shot）或无监督微调（Zero-shot）完成特定任务。1.2 大模型发展的阶段1.0 传统机器学习模型：如 SVM、决策树。2.0 深度学习模型：如 CNN、RNN。3.0 预训练模型：BERT、GPT。4.0 多模态模型。
2025-03-27 15:30:19
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原创 AI大模型「排雷」指南丨想要本地化部署AI大模型，必须先做好这四件事
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2025-03-26 08:45:00
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原创 别再傻傻分不清！一文讲透大模型里的 RAG、Agent、微调和提示词工程
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2025-03-26 08:00:00
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原创 AI Agent的技术选型：从个人项目到企业级应用
循序渐进很重要从简单方案开始根据实际需求升级保持架构的灵活性没有最好只有最合适个人项目追求简单实用团队协作需要稳定性企业级要考虑全面性成本和效果要平衡模型选择要看性价比基础设施要用得起运维成本也要算进去选择技术栈就像选择装修材料，要根据预算和需求来定。对于想要入门 AI Agent 开发的同学，我的建议是：先用最简单的技术栈做出一个能用的版本，在实践中慢慢优化和升级。在下一篇文章中，我会详细讲解如何从零开始搭建一个 AI Agent。
2025-03-25 11:11:29
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原创 AI背后的“思考者“：LLM大语言模型是什么？
大型语言模型（Large Language Models，LLMs）是非常大的深度学习模型，预先在海量数据上进行训练，其底层的 Transformer（在 2017年由谷歌在论文“Attention Is All You Need”中首次提出）是一组神经网络，包括具有自注意力能力的编码器和解码器。编码器和解码器从文本序列中提取意义，并理解其中单词和短语之间的关系。Transformer LLMs能够进行无监督训练，更准确地说是自学习。通过这个过程，Transformer学习理解基本的语法、语言和知识。
2025-03-24 11:39:30
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原创 大模型AI Agent开发实战：如何打造一个高效的智能问答系统
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
2025-03-24 10:22:05
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原创 大模型学习？别慌！我这有份独家私藏路线图，直接抄作业！
大模型学习之路， 道阻且长， 但只要你坚持下去， 一定会有收获。别忘了分享给身边的小伙伴！本路线图为你提供了学习大模型的全面指南， 从入门到进阶， 涵盖理论到应用。如果你懒得自己找资料， 我的路线图直接“抄作业”就对了！大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
2025-03-23 09:45:00
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原创 大模型学习之prompt工程，什么是prompt？什么是prompt工程？
在与大模型进行交流的过程中，由于用户经验不足、模型差异性会出现Prompt指令不当的问题，因此需要通过Prompt工程，使用户能够控制模型的输出，使其生成相关、准确且高质量的文本。这与机器学习的过程类似，需要进行迭代。举一个实际的例子：假设我们的目标是让模型生成关于科技新闻的文章。初始时，我们可能给出一个简单的Prompt：“生成一篇关于最新科技进展的文章。然而，模型可能会输出一些泛泛的信息，不够深入或专业。通过Prompt工程的迭代过程，我们会逐步优化Prompt。
2025-03-22 11:35:18
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原创 中文金融大语言模型：专业、智能、全面，一站式金融解决方案，你的专属LLM金融顾问
DISC-FinLLM是一个金融领域的大语言模型，是由面向不同金融场景的4个模组：金融咨询、金融文本分析、金融计算、金融知识检索问答构成的多专家智慧金融系统。这些模组分别在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等四个评测中展现出明显优势，证明了DISC-FinLLM能为广泛的金融领域提供强有力的支持。该模组可以在中国金融语境下，与用户展开关于金融话题的多轮对话，或是为用户解释金融专业的相关知识，是由数据集中的金融咨询指令部分训练而来。
2025-03-22 11:01:35
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原创 AI 大模型分类指南：小白必看的一篇实用文章
第一类：既有自研模型又提供产品的公司，如OpenAI、DeepSeek第二类：整合多个模型并提供统一服务的中间商，如硅基流动、OpenRouter第三类：基于API开发特定功能应用的开发者，如Dify、GitHub Copilot第一类公司掌握核心技术，但产品形态相对单一；第二类服务商虽然没有自己的模型，但提供了更灵活的选择；第三类开发者则针对具体场景开发出更贴近用户需求的应用。最后，我想说的是，不管选择哪种AI产品，重要的是要找到真正适合自己需求的。
2025-03-21 11:11:04
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