Datawhale x 扣子校园大使招募啦！

Datawhale联合字节扣子招募校园大使
最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能

 Datawhale高校 

联合：字节扣子校园大使

自6月起，Datawhale与字节扣子空间携手走进全国50所高校，帮助了3000+同学学习和了解Agent。

8月，Datawhale和扣子空间联合举办了AI夏令营第四期，吸引了超过1800名学习者线上参与了学习和动手实践，产出了300+优质的作品，帮助大家学会了如何用AI做播客、网页、PPT、海报。

期间，Datawhale与扣子空间建立了持续的认可和信任关系，这次联系Datawhale希望定向推荐高校学生代表。

Datawhale高校大使名单

Datawhale成员

Datawhale教程贡献者

Datawhale高校活动组织者

Datawhale助教团队

Datawhale往期优秀学习者

以及其他推荐成员组成

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    1. 对AI领域感兴趣，是扣子&扣子空间的使用者加分

    2. 整活扛把子：有过校级社团、学生组织或大型活动的经历

    3. Social达人，乐于分享，有责任心，有创意

    ⬇️ 阅读原文报名

    Datawhale
    关注
    卷起来了！大厂抢人从「招募校园大使」开始
    yongyoudayee的博客
    11-09 539
    运用好校园大使这一道「机关」，将快速攻克校招一战的「城门」，为实现「大捷」奠定基础。一切与校招相关的事项，都需要以年轻有趣的方式去推进，运营校招大使同样需要灵活透明的机制与智能化的工具，HR也需要不断关注新生代的喜好及其对工作的看法，不断优化运营策略。
    Datawhale x 扣子AI工坊 邀你参赛！13万奖金、字节Offer 等你来拿！
    Datawhale
    06-23 128
    Datawhale AI夏令营 扣子空间
    qq_57846394的博客
    08-19 719
    本次活动让我从“被动使用AI”转变为“主动与AI协作”。AI工具确实降低了创作的技术门槛，但真正让作品发光的，始终是背后的思考、经历和情感。未来，我会继续带着“精准表达需求”“注入个人视角”的思维，让AI成为成长路上的“加速器”，而不是“替代品”。希望我的实践笔记能给你带来启发，也欢迎在评论区分享你的AI协作故事～ 🌟。
    扣子，正式拥抱开源！
    volcenginetod的博客
    07-30 2494
    扣子 是新一代 AI Agent 平台，旗下有四款子产品：「扣子空间」、「扣子开发平台」、「扣子罗盘」 及 Eino 。
    Datawhale 扣子Bot开发Task2笔记
    C2587593227的博客
    10-15 1015
    扣子（coze）智能体prompt关键词学习
    Datawhale 扣子Bot开发Task1笔记
    C2587593227的博客
    10-12 1047
    扣子（coze）是字节面向用户提供的一个AI应用端的产品，其核心服务是为用户提供一个快速开发AI应用的平台，用于解决多种多样的AI应用场景；其中Coze是字节在海外推出的应用版本，其相应的国内版的产品名称叫“扣子”，海外版和国内版整体产品形态基本差不多，具体使用模型和插件等能力稍有不同，以下我们主要以国内版扣子研究为主；“扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 Bot，并将 Bot 发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。
    Datawhale 扣子Bot开发Task3笔记
    C2587593227的博客
    10-16 1341
    节点的增加，工作流的整个构架需要对自己所需要的的工作流的功能进行设计。节点的使用注意子任务的分区，这样方便调试的时候找到报错的节点，调整参数和工作流的结构。注意节点参数的选取，代码中节点参数名称的引用，不同节点参数输入的使用规范，检查各个节点是都正确链接等。如（案例选取DatawhaleTask3教程）生成一个随机数的工作流，需要加入一个大模型（用于提取出随机数长度）和两个代码节点（一个用于输入变量需要生成随机数的长度，一个用于生成对应长度的随机数）。以下是扣子的工作流5个实践范例。扣子 - 文档中心。
    Datawhale AI夏令营四“扣子空间共学”学习笔记
    2301_79411237的博客
    08-20 798
    Coze空间让我这个非设计专业的小白也能快速打造专业PPT，真正实现了“审美力+技术力”的融合。这份算法工程师职业规划PPT不仅是求职的敲门砖，也让我对未来职业方向更有信心。附：我的Prompt分享请设计一份面向2025年求职场景的算法工程师职业规划PPT，具体要求如下： ### 整体框架（共8-10页，10-15分钟展示时长）： 1 . **标题页**：需包含 "算法工程师职业规划" 主标题、副标题（突出深度学习与推荐系统方向）、姓名及联系方式，设计风格为现代科技感。
    Datawhale 扣子Bot开发Task4笔记
    C2587593227的博客
    10-21 1194
    Datawhale扣子bot开发笔记，封面为AI生成。
    厉害啦！扣子 (coze) 抓取插件能读抖音文案，用 deepseek 整理，链接读取等功能超棒，不容错过！扣子免费系列教程（20）
    涛涛讲AI
    02-27 7850
    欢迎来到涛涛聊 AI，今天给大家分享一个功能特别强大的插件，这个插件有链接读取功能。下面是插件的一些介绍。我们利用这个插件来做一个读取抖音文案的小工具。这个插件功能可不少。它不仅能返回网页的原始内容，像标题、具体内容、链接这些都能获取到，而且还能对这些内容进行筛选和解析。不管你是要做网页内容分析，还是从各种网页里提取有价值的信息，这个插件都能派上大用场。
    扣子Coze 开源炸场！AI Agent 进入全民创业时代？
    互联网架构师笔记
    08-23 979
    Coze 开源，对我来说，不是工具升级，是开发者地位的改变。我们终于可以不靠猜、不靠卡Bug、不靠搬砖，用一整套能看懂、能改造、能商用的 Agent 开发工具，跑出自己的项目、产品、业务。这对个人、对企业、对整个国内 AI 开发生态，都是一个真正的分水岭。它不完美，但已经足够让你从“用别人平台”，变成“搭自己平台”。
    TensorRT笔记（5）：研究timingCache
    最新发布
    ouliten的博客
    12-02 417
    在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
    【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
    人工智能领域博客
    11-28 1848
    摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
    向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
    uncle_ll的博客
    11-29 1357
    向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
    07_Spring AI 干货笔记之提示词
    在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
    11-30 1546
    本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
    【LLM】DeepSeekMath-V2模型
    发现问题，并解决问题，批判性思维
    11-29 1095
    研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
    昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
    二哈喇子！
    12-01 7599
    昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
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