- 博客(1073)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Gemini 3大模型实战教程（超详细）从零基础入门到AI应用创造，收藏这一篇就够了！
Google Gemini 3大模型表现卓越，在代码生成、界面复现、应用开发等方面展现出惊人能力。它能快速复刻复杂界面、创建可运行游戏，甚至实现应用与AI的无缝集成。Gemini 3降低了技术门槛，使"所想即所得"成为可能，可能颠覆传统App Store模式。作者认为该模型打破了代码、UI等技术壁垒，创意成为最稀缺资源，是2025年最令人惊喜的AI模型。实不相瞒啊家人们，世超今天班都没怎么上。别问，问就是玩了一整天的 Gemini 3，太太太好玩了。
2025-11-25 16:06:45
456
原创 Gemini 3大模型完全指南（保姆级教程）从基础到精通，程序员必学干货！
谷歌推出Gemini 3系列AI模型，其中Gemini 3 Pro具有卓越推理能力、多模态理解和智能体编码能力，在基准测试中创下37.4分最高分。该模型可同时处理文本、图像和音频，将创意转化为应用，已整合至谷歌搜索服务，提供更智能、简明的回答，支持多样化视觉内容呈现，目前在AI基准测试平台位居首位。谷歌推出Gemini 3人工智能模型。图片来源：《纽约时报》官网当地时间18日，谷歌正式推出Gemini 3系列人工智能（AI）模型，并同步上线Gemini 3 Pro预览版。
2025-11-25 15:44:51
615
原创 Agent+Coding开发全攻略：京东云AI新范式从入门到精通，一篇就够了，必收藏！
文章探讨了京东云提出的"Agent+Coding"AI开发新范式，通过JoyAgent 3.0和JoyCode 2.0双平台协同，解决企业AI转型的理念、工具和信任三大瓶颈。该范式实现Agent简化代码、代码反哺Agent的闭环，让AI开发更自动化、智能化，最终实现"从开发者少写代码，到开发少写代码"，推动AI在企业工作流与业务系统中的全面渗透。人工智能领域，围绕Agent应用与配套架构的思考，正在如火如荼地进行着。
2025-11-22 15:00:40
1044
原创 GenFlow 3.0全攻略：从零基础到精通AI工作流，一篇就够，建议收藏！
GenFlow 3.0具备Agent记忆、Office联动和多模态生成能力，能并行处理任务并支持中途打断。它记住用户偏好，连接网盘与文库，生成式工作流解决了日常文档处理难题。作为AI工作流工具，它从被动响应转向主动协助，让AI真正"记住"用户，提高工作效率。
2025-11-22 11:32:42
861
原创 AI界的“四大天王”：AIGC、RAG、Agent、MCP
为啥我会写这篇文章？是因为我前几天看到一个报告，报告显示，大部分人还只是停留在简单与模型对话，甚至只有2%的人开发过智能体，更离谱的是30%多仅仅是听说过。表明整体AI技能基础相对薄弱。技术圈针对AI已经到了疯癫的程度，这份报告颠覆了我之前的看法，以为AI如干柴烈火之势的发展，大家应该或多或少都知道一些相关的知识，但在技术圈往往会出现幸存者偏差，所以老周得出来写一篇AI相关技术的普及知识。随着AI技术发展迅猛，日新月异。
2025-11-21 13:45:22
1107
原创 LangChain+LangGraph+LangSmith实战教程：从零构建、部署到评估智能体AI系统，一篇全掌握！
LangSmith是LangChain推出的一个监控和评估平台。它不依赖于特定框架，旨在与任何智能体框架（例如LangGraph）甚至完全从头构建的智能体配合使用。可以轻松配置LangSmith来跟踪 (trace)运行过程，并追踪智能体系统的开支。它还支持对系统进行实验 (experiments)，例如更改系统中的提示词 (prompt) 和模型，并比较结果。它具有预定义的评估器，如有用性 (helpfulness)正确性 (correctness)和幻觉 (hallucinations)。
2025-11-21 11:40:11
927
原创 使用大语言模型从零构建知识图谱（下）超详细教程，小白也能轻松掌握！
本文作为构建知识图谱的现代方法的入门介绍。首先,我们探索了传统方法并概述了 Cypher 语言,然后创建了一个简单的 LLM 图构建器来自动化图构建过程,其性能与手动过程中实现的性能相匹配。最后,我们更进一步,引入了 LangChain 的 LLMGraphTransformer,它显著改进了我们的知识图谱。然而,这只是我们 Graph RAG 之旅的开始,特别是我们的图构建器之旅。我们还需要探索和从头构建更多现代方法,我们将在未来的文章中完成这些工作。
2025-11-19 14:07:51
1111
原创 收藏级教程：Marble多模态AI：从文本到3D世界的零基础入门到精通指南
Marble确实是太猛了！！！真的是彻底改变了3D世界，让3D变成有温度的智能空间，未来肯定越来越多的行业会用到。家里的装修，甚至可以自己去做设计了。想起来AI刚出来的时候，有个游戏行业的人给我说，智能都是没用的，因为所有的新技术出来都要游戏行业先用上才算有用，因为他们没用上，所以智能没有未来。如果还能再次遇见他，我肯定会告诉他“你的认知太低了”。现在会员很便宜，买个玩玩体验体验。Pro会员首月只要1美金，折合人民币7块多。
2025-11-19 11:44:19
1036
原创 OpenAI拆开AI「黑箱」，终于可以看懂GPT在想什么了
破解大模型「黑箱」的钥匙找到了？刚刚，在理解大模型复杂行为的道路上，OpenAI又迈出了关键一步。他们从自己训练出来的稀疏模型里，发现存在结构小而清晰、既可理解又能完成任务的电路（这里的电路，指神经网络内部一组协同工作的特征与连接模式，是AI可解释性研究的一个术语）。这意味着，如果真存在一种可行的方式来训练机制可解释的大型系统，它们将是破解大模型「黑箱」的钥匙。麻省理工科技评论认为，OpenAI的新研究对于破解大模型「黑箱」意义重大：
2025-11-18 14:56:04
836
原创 AI大模型Dify知识库图文混排教程（超详细）从零到精通，两种主流方案一次讲清，看完收藏！
核心收益•灵活性高：知识库源文件（Markdown）和图片资源（图床）是分离的，未来无论迁移到哪个系统，都非常方便。•方便管理：图片资源集中在图床（如 OSS）管理，查找、替换都很方便。但是缺点•成本：需要额外的图床服务器或对象存储服务费用。•运维：需要处理图床的访问权限、白名单（就像我遇到的 Referer 问题），甚至要多维护一个系统。所以word方案总结下来，就是成本短期相对低一些，不需要单独的图床服务器，图片存储在dify的 Docker 卷中，开箱即用。
2025-11-18 14:30:19
402
原创 30分钟搞定RAG智能客服！成本直降70%，从零到精通！
RAG的全称是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），简单说就是：先检索、再增强、后生成。举个例子：假如你是一家建筑公司的客服，用户问：“修一座桥要多少预算？如果没有RAG，大模型可能瞎编一个数字，或者直接说“我不会”。去你公司的历史项目数据库里找类似的项目预算；把找到的数据和用户问题组合成一个更详细的提示词；再交给大模型生成回答。这样一来，模型的回答就不是凭空来的，而是有据可查、真实可靠的！
2025-11-14 13:40:28
868
原创 LangChain智能体开发全攻略（超详细）从零基础到精通，一篇搞定，收藏必备！
在深入细节之前，让我们先了解一下什么是Agent。推理—对问题和任务进行思考与分析；行动—调用工具或外部服务处理问题；观察—查看获取的结果；迭代—不断重复上述过程，直到达到预期的目标。不同类型智能体之间的关键区别在于：它们与大语言模型的交互方式不同，也就是它们在执行推理与工具选择过程时，与模型之间的通信方式存在差异。
2025-11-14 11:50:13
824
原创 大模型微调库全面对比！
本文对比分析了Hugging Face、Llama Factory和Unsloth三种大型语言模型微调工具的性能。实验显示，单GPU环境下Unsloth内存效率最优，多GPU配置下Llama Factory分布式训练能力更强。研究揭示了序列长度对训练时间的显著影响，并针对不同硬件配置提供了明确的工具选择建议，帮助开发者优化微调流程。本文对 Llama Factory、Unsloth 和 Hugging Face 在微调大型语言模型方面的全面性能分析！
2025-11-13 14:49:38
763
原创 这是一份大模型入门手册！（附学习文档）
文章介绍了一个系统的大模型入门手册，分为六个部分：深度学习基础知识、自然语言处理基础知识、大语言模型基础知识、推理与应用及前沿。手册强调了大模型在就业市场的高薪资和机会，以及系统性学习路线的重要性，并提供了获取方法。今年秋招，大模型相关的岗位开出的薪资都是比较高的，而且现在大模型尚未成熟落地，有很多机会如果你想要从事算法相关的工作，大模型算法及应用无疑是一个比较好的选择很多同学学习大模型的过程中，可能会比较迷茫，这是因为缺乏清晰的学习路线。
2025-11-13 10:50:00
1346
原创 AI大模型实战教程：从零构建“自我编程“智能Agent，一篇就够了！
技术架构方面，我们在 ReAct Agent 模式基础上进行了深度优化：改造传统 JSON + 组装调用方式，基于Py4j，实现" Code+泛化调用 "机制，显著提升工具调用的灵活性和执行效率；采用 Spring Boot 技术栈构建后端架构，整合 Spring AI 生态及 Spring AI Alibaba 能力完成模型接入；通过 内部评测平台 和 内部观测平台 实现全链路评测与观测；底层工具采用 Mcp 协议实现业务能力补充；
2025-11-12 11:55:44
799
原创 AI智能体(Agent)入门到精通：零基础学习，一篇就够了，建议收藏！
以前，咱说“活到老，学到老”，可能更多是句口号。现在，这是“必需品”。因为，AI智能体迭代太快了！可能，今天这个“智能体”的功能还没用熟，明天它又出了新功能。不学习，不持续学习，行吗？当然，你不需要去学怎么“造”AI，那是科学家的事。但是，你必须学会怎么“用”AI。保持好奇心！别怕新东西！现在就要求自己，每天花几分钟，去试试新出的AI工具，比如让它给你搜搜昨天全球的新闻，问问它怎么养花，和它聊聊天……。当这种习惯养成，每天比别人多学一点点，时间久了，差距就拉开了。啰里啰嗦聊了这么多，做个小结。
2025-11-06 14:40:15
1159
原创 关于智能体（AI Agent）入门，一篇超详细的总结！
要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。表 1.2 智能旅行助手的PEAS描述在实践中，LLM智能体所处的数字环境展现出若干复杂特性，这些特性直接影响着智能体的设计。首先，环境通常是部分可观察的。
2025-11-06 14:31:54
915
原创 LangChain 全攻略：从零基础入门到生产级agent开发，一篇搞定！
除了官方提供的预构建中间件，开发者可以通过装饰器或类继承的方式创建自定义中间件。
2025-11-04 15:07:07
1256
原创 LLaMA大模型全攻略：从零基础到微调精通，一篇搞定所有！
LLaMA-Factory 支持多种流行的语言模型，如 LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan 等，涵盖了广泛的应用场景。从学术研究到企业应用，Llama-Factory 都展示了其强大的适应能力和灵活性。此外，Llama-Factory 配备了用户友好的 LlamaBoard Web 界面，降低了使用门槛，使得即便是没有深厚编程背景的用户，也能轻松进行模型微调和推理操作。
2025-11-04 14:53:20
879
原创 Obsidian + Claude Code AI Agent教程（超详细）从零基础入门到精通，一篇搞定，必藏！
好的，这篇文章到这里结束。简单回顾下新的知识管理的方式：Obsidian 提供了强大的本地知识管理基础，而 Claude Code 则为其注入了 AI Agent 的能力，让知识管理从手动操作升级为智能协作。我的使用场景：从自动写每日报告、智能文档检索、批量编辑元数据，到创建 Base 数据库，Claude Code 在知识管理的各个环节都能发挥巨大作用，真正做到了"动脑更多，动手更少"。完整的上手流程。
2025-10-31 11:25:17
1125
原创 AI大模型RAG实战：Query理解模块完全指南（超详细）从入门到精通，一篇就够了，建议收藏！
很多人以为RAG的核心是检索或生成， 但真正决定系统表现的，往往是Query 理解的能力。理解得好，后面的检索就像打靶——稳、准、狠。理解得差，模型再强也答不对。“RAG的智能，不在模型，而在解析。在过去的几个月中，我们已经有超过80个同学（战绩可查）反馈拿到了心仪的offer，包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发/0基础转行的同学在短时间内拿到了各类大中小厂的offer。如果你近期准备转向大模型。
2025-10-31 10:55:33
489
原创 开源即登榜！登顶全球前十AI编程智能体，UCL初创团队开源Prometheus
伦敦大学学院EuniAI团队开源AI智能体Prometheus，在SWE-bench Verified上取得71.2% Pass@1成功率。该系统通过统一知识图谱和多智能体协作框架实现代码理解与自动修复，支持多种编程语言，API成本仅$0.23/issue。团队已上线交互式演示平台，并计划进一步增强系统"工程意识"，打造下一代代码理解与自动修复平台。
2025-10-28 11:45:18
1152
原创 智能体AI Agent：从能对话到会办事，到底能帮我干啥？
文章详细介绍了智能体AI Agent作为新一代AI与传统AI的区别，它能自主规划、执行任务而不止于问答。AI Agent包含核心大脑(大模型)、记忆系统、工具集和规划能力，已达到黄金段位水平。在各行各业应用广泛，可解放人力从事高价值工作。虽会替代部分重复性任务，但也创造新机遇。文章提供了主流平台选择指南和使用避坑建议，帮助读者有效利用AI Agent提升效率。告别一问一答的传统AI，智能体AI Agent就像一位永不停歇的数字实习生助理。
2025-10-28 11:32:08
624
原创 一文搞懂MCP、Function_Calling和A2A，从零基础入门到精通，看这一篇就够了！
单纯的大模型，只能对话和生成文本，是“思想的巨人，行动的矮子”。配上Agent的大模型，能感知环境、使用工具、执行任务，成为“万能助手”。MCP、Function Calling 和 A2A。这三项技术，并不是有你无我的排斥关系，而是可以通力协作的互补关系。大模型通过 Prompt 学习工具使用，实现非结构化任务处理，克服传统规则的“刚性”，使得AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）成为可能。
2025-10-26 07:30:00
1711
原创 解决大模型文本理解难题！Milvus Analyzer从入门到精通，一篇就够了（建议收藏）
一句话来说，Milvus Analyzer 是 Milvus 提供的文本预处理与分词工具，用来将原始文本拆解为 token，并对其进行标准化和清洗，从而更好地支持全文检索和 text match。下面这张架构图展示了 Milvus Analyzer 的整体结构：从图中可以看出，Milvus Analyzer 的整体处理流程可以总结为：原始文本 → Tokenizer → Filter → Tokens。Analyzer 的核心组件有两个，**Tokenizer（分词器）与Filter（过滤器）。
2025-10-25 14:01:25
736
原创 不愧是谷歌，出的这个MCP能一键复刻网站、改AI写的屎山代码
文章介绍Chrome DevTools MCP工具的使用方法及其与Playwright的对比。通过实际案例展示网站复刻、数据采集和代码调试功能。Chrome DevTools更适合调试分析、性能追踪和问题排查，而Playwright更适合流程测试验证。这种AI辅助浏览器自动化能提高开发效率，适合测试、RPA和重复工作流等场景。国外有一个很逆天的摸鱼网站DrawAFish（drawafish.com）功能非常简单，首页是一个大鱼缸，上面是来自世界各地的用户画的鱼。
2025-10-25 11:35:36
1493
原创 手把手教你用扣子(Coze)捏一个“提示词大师”，从零基础到扣子平台精通，一篇搞定，赶紧收藏！
本文详细介绍了在扣子平台上搭建"提示词大师"智能体的完整流程，包括工作流设计、参数配置、大模型节点设置、智能体创建、人设设定及发布等步骤，通过具体案例展示了如何将工作流与智能体结合，帮助读者掌握AI智能体的构建方法。最近，有不少朋友在后台给吾鳴留言，问工作流怎么样与智能体结合，以便可以在智能体中使用到工作流？其实工作流才是真正的核心，无论是智能体还是AI应用都仅仅是一层皮，无论皮囊多好看，没法解决问题的都是一个壳罢了。
2025-10-24 11:56:28
1657
原创 AI智能体交互实战：斯坦福小镇项目深度解析，从零入门到应用，一篇搞定建议收藏
文章介绍了斯坦福大学开源的"Generative Agents"（斯坦福小镇）项目，探索了AI与AI之间的智能交互。项目包含25个由AI驱动的智能体，它们基于预设身份和初始记忆，通过自然语言交流，形成自发社会行为。展示了AI在没有人类干预下如何互动、传播信息，探讨了AI自我迭代可能性，为未来AI协作提供了新思路。在初始化场景下，让AI离开人类的干扰，让AI自主的生活将会是一个什么样的场景。
2025-10-24 11:21:28
785
原创 企业级RAG系统实战教程：从零基础到精通，一篇就够了！
文章详细介绍了企业级RAG系统的构建经验，包括文档质量检测与分类处理、层级化分块策略、混合检索方法及置信度驱动路由等技术要点。作者分享了制药、金融等领域10+个实际项目经验，强调了文档质量检测优先、元数据架构比Embedding模型更重要、混合检索是必须的等关键经验，并提供了具体代码示例和工程实践建议。25 年以来写了 55 篇技术 Blog，字数也累计超过 50 万字。每篇内容背后都是几十甚至上百个小时的项目工程实践的经验提炼，虽然原创性没话说，但还是产出效率太低，以及也难免受限于个人的经验和水平。
2025-10-24 08:15:00
747
原创 AI大模型与流行病学交叉应用指南（超详细）从入门到实战，收藏这篇就够了！
AI大模型技术在流行病学研究领域展现出显著优势，包括大规模数据处理、多模态数据融合、复杂交互模式识别及高精度预测。文章详细介绍了AI在传染病监测预警、慢性病风险预测、生物标志物识别及临床试验优化等方面的应用进展，分析了数据处理、技术风险、跨学科合作等挑战，并展望了多模态模型整合、因果推断技术研发及成果转化等未来方向，为AI大模型在流行病学中的深度应用提供科学依据。
2025-10-23 11:32:31
835
原创 大模型入门不踩坑：3个认知误区拆解+解析核心技术
本文系统介绍了AI大模型的入门到精通路径，破除三大认知误区，解析核心技术模块，提供小白与程序员分轨学习路线，列举避坑指南和实用工具，并详述医疗、心理健康、法律等领域的专业大模型应用，助力不同背景读者快速掌握大模型技术与应用。
2025-10-23 11:00:38
1454
原创 AI大模型到Agent全栈教程：零基础入门到企业级应用，这一篇就够了！
文章讲述AI Agent向企业级生产力工具的转变，重点介绍智谱CoCo如何解决传统AI局限性。CoCo通过全链路交付、记忆机制和工作流封装，实现从单点应答到整体解决方案的转变，帮助企业解决数据孤岛和重复工作问题。未来AI Agent将聚焦结果交付而非工具提供，CoCo代表AI融入产业的全新范式，成为企业DNA中的"智能引擎"。AI Agent开始进入企业级生产力范式。作者丨樱木 编辑丨九黎2025年5月，红杉资本AI峰会在旧金山落下帷幕。
2025-10-22 17:19:28
1288
原创 一文搞懂AI大模型Attention机制：零基础入门到实战精通，一篇顶十篇！
本文详细介绍了AI大模型中的Attention注意力机制，强调其作为Transformer最核心部分的重要性。文章通过解释Attention机制的目的、工作流程(Q、K、V向量生成、点积计算、Softmax归一化、加权求和)和实际应用案例，展示了如何帮助模型理解上下文中的语义关系。文章建议初学者通过3Blue1Brown的可视化动画建立直观认知，以更好地掌握这一关键技术。****如果3Blue1Brown（3B1B）的可视化动画在这四个阶段中，。为什么Attention机制如此重要？
2025-10-18 14:19:02
748
原创 智能体MCP协议技术原理与应用实践，从零基础入门到精通，这一篇就够了！
文章介绍了MCP（Model Context Protocol）作为Anthropic推出的开放标准通信协议，旨在解决传统Function Calling在系统集成和上下文传输方面的局限性。MCP通过标准化的系统架构，提供高可伸缩性、自动发现机制和降低开发复杂性等优势。它包含Host、Client和Server三个核心组件，支持本地和远程资源，采用JSON-RPC 2.0协议实现实时双向通信，并提供丰富的安全机制和功能层能力，使AI系统能够更高效、安全地与外部系统集成。
2025-10-18 14:08:05
946
原创 AI智能体大模型教程：从零基础入门到精通，一篇就够了！
人工智能已取得长足发展——从统计模型、人工调整的规则，到由神经网络推动的深度学习革命。但在2025年，一件具有根本性意义的新变化正在发生：人工智能开始主动行动。现代人工智能系统不再仅仅是预测文本或分类数据，它们的自主性日益增强，能够采取行动、做出决策并协调复杂的工作流程。这些系统不只是响应提示词的大型语言模型（LLM），而是人工智能智能体——它们能感知周围环境、思考目标，并在极少人类干预的情况下完成任务。
2025-10-16 14:53:28
788
原创 2025最新RL×LLM技术综述（超详细）从入门到精通，收藏这篇就够了！
文章介绍了2025年最新RL×LLM技术两大综述：一是RL在LLM全生命周期的应用，重点解读RLVR算法演进；二是RL如何炼成大推理模型(LRM)，系统拆解奖励设计、策略优化等。RLVR用可自动判对奖励替代人类偏好，显著提升模型在数学、代码等任务表现，催生GRPO、DAPO等新算法，并使模型涌现"自我反思"等能力，为LLM发展提供新方向。今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述：复旦、字节等全景扫描“”，清华、上海AI Lab等聚焦“解决“对齐”——让模型更礼貌、更安全。
2025-10-16 11:58:04
621
原创 AI大模型教程（超详细）从零基础入门到精通，一篇就够，建议收藏！
问题：定期嵌入新数据、监控向量库性能都增加复杂度；向量可能泄露原文信息，需要防范embedding反推原文的风险。概括来说，传统RAG扩展了LLM知识却引入新的挑战——
2025-10-15 11:46:41
1268
原创 AI智能体(Agent)全解析：从零基础入门到实战应用，一篇搞定大模型进阶！
本文深入解析了AI智能体(Agent)的核心概念、工作流程和关键技术。以深度研究智能体为例，介绍了其定义、产品实现及工作原理，详细分析了智能体的规划、执行、记忆等核心能力，以及RAG、函数调用、MCP协议等关键技术。文章通过商业产品实例，帮助读者理解智能体的技术架构和实现方式，为开发者提供构建智能体的实用指导。如果你看烦了太多智能体的科普水文，那么这篇笔记应该不会让你失望。随着人工智能的宣传普及，AI Agent（智能体）的概念已经逐渐像大模型的概念一样成为了一个非常基础的背景概念。
2025-10-15 10:54:42
1076
原创 LangGraph流式输出完全指南（超详细）从入门到精通，一篇搞定+收藏必备！
本文详细解析了LangGraph框架的流式输出机制，介绍了看似bug的流式输出实为框架设计特点，并通过标签过滤和节点名称筛选解决了流式输出的数据污染问题。文章提供了具体代码示例，展示了如何使用元数据标签区分不同功能的流式输出，实现节点间的数据分隔，同时提及了LangGraph支持自定义数据类型以满足灵活性需求。Langgraph对模型功能进行了适度封装，有些可能乍一看很不合理，因此我们要多看其官网说明。
2025-09-29 12:04:55
838
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人