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AIGC 生成对抗网络、大型预训练模型 LLM ChatGPT Transformer LLaMA LangChain Prompt Engineering 提示工程
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型的设计目的是提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型的主要工作是通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并据此生成预测或进行决策。在大模型的输入方面，数据通常以编码的形式呈现，如word embedding、one-hot编码、文字或整数等。这些编码方式帮助模型理解和处理输入数据。
AIGC大模型应用开发入门：从提示工程到RAG实战指南
人工智能生成内容（AIGC）是当前技术革新的核心驱动力，它基于大语言模型的涌现能力，通过理解和生成自然语言、代码、图像等多模态内容，重塑了人机交互范式。其技术价值在于将海量知识转化为可编程的智能服务，显著提升了内容创作、代码生成、数据分析等场景的生产力。在实际工程实践中，开发者无需从零训练模型，而是通过提示工程、检索增强生成（RAG）等关键技术，将预训练大模型与业务逻辑结合，快速构建智能应用。本文聚焦于AIGC应用开发的基础路径，通过拆解智能体框架与工具调用原理，并以构建一个基于RAG的文档问答助手为例，系
ChatGPT：从对话工具到人机交互操作系统的范式革命
在人工智能技术飞速发展的今天，自然语言处理已成为人机交互的核心技术之一。其基本原理是通过大规模语言模型理解和生成人类语言，实现机器对人类意图的深度理解。这一技术的核心价值在于打破了传统图形界面和命令行界面的交互壁垒，让非专业用户也能通过自然对话调用复杂功能。在实际应用场景中，这种技术正从简单的问答工具演变为能够调度多种资源和服务的智能平台。本文聚焦ChatGPT如何通过**插件生态**和**函数调用**机制，构建起类似操作系统的资源调度能力，实现对信息、知识和工具的**统一抽象与管理**，最终成为连接用户与
AIGC工程化实战：从Spring AI IGC检测到智能体架构设计
大语言模型（LLM）作为AI 2.0的核心，其原理基于Transformer架构，通过预训练和微调获得理解和生成能力。这一技术价值在于将AI从单一工具升级为可编程的智能体，实现与业务系统的深度集成。在实际应用场景中，AIGC（人工智能生成内容）正驱动内容创作、软件开发、教育培训等领域的效率革命。本文聚焦于如何通过Spring AI 2.0等框架实现AIGC的工程化落地，涵盖从模型选型、提示词工程到智能体编排的全链路实践。针对生成内容的可靠性问题，文中深入探讨了AIGC检测在确保内容合规与质量中的关键作用，并
DeepSeek、Grok与ChatGPT实战对比：从代码开发到实时信息，如何选择AI模型？
在人工智能技术快速发展的今天，大型语言模型已成为提升开发效率与信息处理能力的关键工具。其核心原理基于Transformer架构，通过海量数据预训练与指令微调，使模型能够理解和生成人类语言，完成代码生成、逻辑推理、内容创作等复杂任务。从技术价值看，这类模型不仅大幅降低了技术门槛，还通过API集成赋能了自动化工作流与智能应用开发。在实际应用场景中，开发者常面临模型选型难题：例如，在代码开发与调试场景下，需要模型具备精准的代码生成与逻辑推理能力；而在技术研究与市场分析中，对信息的实时性与准确性又有极高要求。本文聚
逐步掌握最佳Ai Agents框架-AutoGen 三 写新闻稿新方式
今天带来的仍然是AutoGen基于AssistantAgent和UserProxyAgent的例子，以帮助大家一起消化目前最前卫的AI应用框架。这是一个AIGC最擅长，因为生成新闻稿嘛，同时又需要利用Agent的一个常规Demo。了解LangChain的同学，会通过对比发现，AutoGen做法的高级，并解锁新的AutoGen高级技能，Agent函数调用。话说笔者当年读大学的时候，突然蹦出了一个要跨考新闻学的大胆想法。随即立马冲向书店，买来全套人大新闻学考研书籍，报了各种考研辅导班…
多模型协同AIGC代码审查实战：架构设计与工程落地
代码审查是保障软件质量、提升团队协作效率的关键实践。其核心原理在于通过系统性的代码检查，发现潜在缺陷、安全漏洞和设计问题，从而在软件开发生命周期早期控制风险。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，特别是大语言模型（LLM）在代码理解上的突破，为自动化代码审查带来了新的技术价值。通过将AIGC模型与静态分析工具结合，可以构建智能审查系统，不仅能识别语法和风格问题，更能理解代码意图、检测复杂逻辑漏洞。这种技术尤其适用于对代码质量要求严苛的持续集成（CI/CD）流程、大规模团队协作以及追求工程效能的开发场景
Prompt工程职业化、PyTorch 2.0编译加速与AIGC创作升维
提示工程（Prompt Engineering）正从零散技巧演进为系统化能力体系，其核心在于理解大语言模型的推理机制与约束条件；PyTorch 2.0引入的torch.compile标志着模型优化范式转向计算图级自动重写，无需修改代码即可实现38–76%训练加速，本质是AI基础设施的编译器革命；这两者共同支撑AI生成内容（AIGC）从工具调用迈向艺术表达与人机协同叙事。在AI原生应用爆发前夜，开发者需同步提升提示设计能力、底层运行时认知与跨模态创作素养——本文聚焦这三大能力跃迁节点，解析如何将前沿动态转化为
理论八、大模型-Function Calling
简单来说，就是大模型函数调用，不是你直接调用大模型函数，而是你告诉大模型一个函数，大模型根据你喂给他的数据和参数执行函数调用返回给你想要的函数执行结果，好处就是你可以借助大模型的自然语言理解能力实现自然语言的函数调用。大模型这一能力大大增加了私有定制模型的扩展性！
AIGC学习笔记（4）——AI大模型开发工程师
1、Completion API和Chat Completion API 2、Chat Completion API详细参数 3、Function Calling 函数调用 4、ChatGPT Plugin实践
LLM 的 Function Calling 是怎么练成的
Function Calling 指的是 LLM 在处理用户请求时，能够理解请求中隐含的调用外部工具或函数的需求，生成符合预定义格式的函数调用参数，并在获取外部工具执行结果后，结合该结果生成最终回复的能力。核心流程分解：用户用自然语言提出包含特定任务或信息需求的请求。“给张三发邮件，告诉他会议改到明天下午 3 点了。LLM 分析用户请求，识别出需要调用外部函数来完成任务，并从一系列预定义的可用函数中选择最合适的那个。LLM 识别出需要调用send_email函数。
【收藏向】模拟电子技术超强知识点总结 20小时不挂科
模电真的有难度的一门课，一定要好好学… 用的教材是华科康华光版，其他版本教材也可参考，内容是差不多的。 话不多说直接上思维导图干货（后有思维导图高清原图链接） 1 绪论 2 运算放大器 3 二极管及其基本电路 4 场效应管及其放大电路 5 双极结型三极管及其放大电路 三种组态总结看不清，给个特写 发现虽然csdn上传的是原图，但是显示的图片不是特别清晰，在此贴出B站知乎地址，第五章之后的内容都在上面，还可以查看原图 ———————————————————— B站专栏地址（可以点击查看原图） htt
从零搭建AGV避障系统：我用激光雷达+树莓派视觉模块踩过的那些坑
本文分享了基于树莓派与国产激光雷达从零搭建低成本AGV避障系统的实战经验。针对复杂仓库环境，详细剖析了激光雷达数据噪声、视觉模块算力瓶颈、IMU漂移等核心挑战，并提供了多传感器融合、软件架构设计与避障决策的具体解决方案，为中小型自动化改造项目提供了宝贵参考。
从零构建：基于Docker与FRR的OSPF虚拟网络实验室
本文详细介绍了如何利用Docker与FRR构建OSPF虚拟网络实验室，从环境设计到高级网络拓扑配置，再到实验验证与排错。通过容器化技术实现高效资源利用和快速部署，特别适合网络协议教学、企业网络架构验证等场景。
【法如faro】三维激光软件Scene2023数据处理（自动配准并转换坐标）流程
法如faro Scene2023数据处理（自动配准并转换坐标）的主要流程为：新建项目、导入数据、处理、自动注册、坐标系转换、模型导出立和面模型导出等。
别让 Claude Code 一直问你“能不能执行“：权限配置完全指南
Claude Code 提供了一套精细的权限配置机制，配置好权限设置，可以提速不少。这个小技巧需要掌握一下。
安装西门子TIA Portal V15.1提示先决条件不足如何处理？
安装TIA Portal STEP 7 Professional WinCC Professional V15.1提示先决条件不足，需要如何才能够满足安装条件呢？ 1.硬件要求： 安装 STEP 7 Basic / Professional V15.1 的计算机必须至少满足以下需求: 处理器： Core i5-6440EQ 3.4 GHz 或者相当 内存： 16GB或者更多（对于大型项目，为32GB) 硬盘：SSD，配备至少50GB的存储空间 图形分辨率：最小 1920 x 1080 显示器：15.6"
Unity Shader之路（一）什么是Unity Shader？
Unity Shader前言什么是UnityShaderUnity Shader和材质的关系 前言 众所周知，要想当游戏开发工程师，Unity中的Shader编写不得不摸，这一系列文章我将描写我的Shader学习之路，致敬冯乐乐的书Unity Shader入门精要，此篇什么是Unity Shader？希望能给后人一点方向 我们刚开始接触Unity的时候，总是会遇到材质，但是不了解材质都是什么，为什么可以在很多材质中选择，为什么有时候选择了其他材质后就不能达到我们想要的结果，为什么资源商店有那么多的材质，山.
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
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