程序员人手一个定制大模型的时代要来了!

人形机器人横向测评:硬件拆解、软件智能与协同应用全解析 人形机器人作为机器人技术的重要分支,其核心在于通过高自由度关节、多传感器融合与先进控制算法,模拟人类运动与操作能力。其技术原理涉及运动控制、计算机视觉、人工智能等多个领域,旨在提升机器人在非结构化环境中的自主性与适应性。从技术价值看,人形机器人不仅推动了伺服驱动、SLAM(即时定位与地图构建)、力控等关键技术的发展,也为服务、工业、科研等场景提供了通用平台。本次测评聚焦五款主流人形机器人,涵盖灵巧操作、动态平衡、AI交互等不同类型,通过硬件性能实测、软件智能剖析与应用场景构建,深入探讨了它们在精细操作、运动 阅读详情

今年GPT火了以后,大模型平台如雨后春笋般冒出来,星火、盘古、文心一言等都是其中的翘楚。这些平台主要是让你体验他们训练好的能力,但总觉得缺点什么:用别人做好的模型,毕竟灵活度有限。

问题来了:有没有一个大模型平台能有更大的灵活度,让我们有更多的发挥空间呢?

刚好,朋友给我推荐了一个国产的大模型训练平台,据说门槛极低、上手极快、灵活度极高。听到这里,我作为一个程序员,必须去试一试!

1

三步改名

文档可以不写,签名必须留。我的大模型,就必须得跟我姓!

在这个平台上,三步搞定了大模型签名。

第一步:准备人设数据集

4d15084f379f45c49da2adc27e602ff8.png

第二步:在平台中上传

11e8882c012f51b965f5f182f12b2c32.png

735d11f75381511bdbdcd02fcf214d9d.png

第三步:完成模型训练

15e1a4833623c16ab42bf9e47b9ab05e.png

哦了,一个欣哥专属的大语言模型“小码农”完成了,忍不住试一试,看来是个话痨。

ec097b8e82cf1075d995c3d9a12ba065.png

2

专属助理

码农的学习笔记堆积如山,过去都是丢在云笔记里头,想要找一个特定的内容,简直就像进行考古挖掘,必须精准找到那被深藏的关键词。

然而,在这个千钧一发的时刻,欣哥的专属大模型——小码农闪亮登场了。我把自己的学习笔记一股脑丢给了它,希望ta能从中有所收获。

48a4b022763609e011a6e0142c032489.jpeg

然而让人惊奇的是,这个小家伙竟然真的学会了!不仅如此,ta还能直接且准确地回答出我的问题。

d1ccfe6edd2d84022df6004706365207.jpeg

这么强悍的能力,欣哥迫不及待想和你们分享,ta就是EmotiBrain。而且在我拿到账号的一周里,EmotiBrain也在快速的自我迭代,据说ta的新功能prompt builder即将上线了,能够零代码搭建LLM应用,码农以后又多了一个偷懒神器,一些原先靠代码实现的业务逻辑是不是可以直接交给大模型完成了?

3

优势在哪

现在大模型产品多如牛毛,为什么我们还要选择EmotiBrain呢?无论是文心一言、盘古还是星火,他们的大模型产品都足够智能。但EmotiBrain它的优势在于更加接地气。

第一,数据放在EmotiBrain更安全

其他大模型产品确实优秀,使用起来也相当流畅。但是,你有没有曾经担忧过,自己的Know How不会被别人窃取呢?选择EmotiBrain,这样的担心可以一扫而空。

因为EmotiBrain已经从物理层面确保了账户间的数据隔离。这意味着,你不必再为自己的数据可能被外泄而烦恼,你的知识更不会成为别人的“免费盛宴”。

第二,你训练的模型有你的签名

我训练的模型我是否有所有权?欣哥收到来自EmotiBrain的官方回答:经过微调的模型百分百归你或你的公司所有,你可以随时随地下载、使用,甚至你可以用你训练的模型帮你赚钱。

第三,训练一个模型需要多少费用

平常训练大模型需要购买或者租用云计算服务器,这是一笔不小的开支,调试基础环境也需要不小的时间投入。在这里,EmotiBrain集成了云GPU,这意味着只要鼠标点一点,你就能轻松地训练自己的模型了。这种方式既经济又便捷,真的是物超所值!

4

免费体验

好了,你是不是也想亲手试试EmotiBrain?欣哥特地为大家抢到了内测体验名额。想要率先体验只需要长按下方内测二维码,轻点“登录/注册”就可免费领取,数量有限,先到先得。

f5eb3a8da88a6ce5a579dea4eaaf8ecf.png

长按上方二维码

立刻免费注册体验EmotiBrain

如果你还有疑惑也可加入EmotiBrain官方微信群了解、咨询。

5b5781629fc5e487d73b60381dd171af.png

长按上方二维码

立刻扫描进群免费咨询

👇点击“阅读原文”立即注册!

本地Codex编程助手部署实战指南 本地代码大模型助手(如基于CodeLlama、DeepSeek-Coder封装的Codex类工具)是一种运行在用户设备上的轻量级AI编程辅助系统,其核心原理是通过本地化LLM推理实现低延迟代码补全、解释与生成。技术价值在于数据可控、无隐私泄露、支持离线开发,特别适用于金融、政务等强合规场景。典型应用包括VS Code智能补全、WebUI交互式编程、私有代码库自动重构等。本文聚焦Windows平台下Ollama+Text Generation WebUI+Continue.dev的可生产级部署路径,覆盖GPU 阅读详情

相关推荐

文心一言实测手记:中文AI如何适配真实工作流

大语言模型(LLM)作为当前人工智能的核心技术,其能力本质在于对海量文本的统计建模与语义泛化。中文大模型的关键突破不在于参数规模,而在于对本土语境、教育习惯、政务规范和网络表达的深度适配——这直接决定了它在写作生成、公文处理、职场协作等高频场景中的可用性。文心一言展现出显著的中文语境理解优势,如结构化公文生成、算术思维解题、方言风格输出及TTS语音合成等,印证了‘场景驱动’比‘指标驱动’更贴近实际工程价值。本文基于72小时高强度压力测试,聚焦AGI落地中的真实瓶颈与提效路径,覆盖Prompt设计、多轮对话管

a4512138的专栏 343

定制你的专属大模型 Finetuner+体验开启!

如 ChatGPT、GPT4 这样的大型语言模型就像是你为公司请的一个牛人顾问,他在 OpenAI、Google 等大公司被预训练了不少的行业内专业知识,所以加入你的公司后,你只需要输入 Prompt 给他, 介绍一些业务上的背景知识,他就能马上上手干活了。然而,由于这个顾问专家不是你们公司所独有的,最重要的是你们之前没有签订任何数据安全协议,他既不能保证数据安全,也不能保证内容受控不外流。此外,...

Jina AI 的博客 1255

声音事件检测metric:PSDS

这项工作为多声道声音事件检测(SED)系统的性能评估定义了一个新的框架,它克服了传统的collar-based事件决定、事件F-cores和事件错误率的限制。拟议的框架引入了对事件检测的定义,该定义对标签的主观性更为稳健。它还采用了多声道接收器操作特性(ROC)曲线,以提供比F1分数更全面的系统性能洞察力,并建议将这些曲线简化为单一的多声道声音检测分数(PSDS),这允许系统独立于操作点(OPs)进行比较。所提出的方法还能更好地了解不同声音类别的数据偏差和分类稳定性。

Maestro_T的博客 2730

AI时代最值钱的能力是什么?大模型时代的程序员生存法则:3个核心竞争力助你在AI浪潮中立足!

文章探讨了AI时代的商机与就业变革,指出AI Agent技术正重塑职场,基础职位需求下降而中高级职位增加。作者强调,未来核心竞争力在于判断力(分清好坏)、整合力(资源协同)和创造力(设计感与讲故事)。具备这些能力的复合型人才将不会被AI淘汰,反而能借助AI实现更大价值,形成"一人公司"创业红利,成为AI时代的挥鞭者而非被淘汰的驴马。

qingkahui24689的博客 2496

Halcon: 获取仿射矩形-rectangle2的四个顶点、四条边的中点

Halcon 工业应用实用教程中的一个例子: * CenterY : 仿射矩形中心y * CenterX: 仿射矩形中心x * Phi: 仿射矩形角度 * Len1: 仿射矩形宽的一半 * Len2: 仿射矩形高的一半 * CornerY: 仿射矩形端点y * CornerX: 仿射矩形端点x * LineCenterY: 仿射矩形边中点y * LineCenterx: 仿射矩形边中点x * 矩...

ruotianxia的博客 8572

Unity2019编译器下使用Ump无错误,打包exe不播放 或 将exe文件在其他电脑下运行不播放

一、unity编译器下使用UMP可以播放视频,打包后查看debug 出现错误 UnloadTime: 1.070900 ms Fallback handler could not load library F:/PCTest/AccessControlSysteam/jfmx_Data/Mono/libdl Fallback handler could not load library F:/PCTest/AccessControlSysteam/jfmx_Data/Mono/libdl.dll Fa.

qq_42345116的博客 4700

突然爆火的国产AI产品! 人手一个APP的时代真的来了!码上飞(codeFlying

接下来,将产品的模块划分之后,就是业务流程的构建,不同模块是怎么进行交互的,以及这个页面下可以进行哪些活动,比如需求提交这块吧,划分不同的页面,在需要提交页面就说明这个执行的业务流程,只不过可能太完善,需要自然语言进行完善。就比如说吧,作为AI自媒体博主,会遇到各种各样的开发需求,如何便捷的做一个小程序,嵌入到公众号后台,收集用户的需求,然后及时的告知我,最好可以自动入社群,还能把社群的一些资料展示出来,以及我现在可以提供的一些定制服务。它简单易用,即使是“编程小白”也能轻松上手,快速开启自己的开发之旅!

AI生成曾小健3 2208

LabVIEW电压信号采集系统:从零搭建到科研实战

本文详细介绍了如何从零开始搭建一个基于LabVIEW的电压信号采集系统。内容涵盖硬件选型(如NI USB-6002数据采集卡)、软件环境配置、核心程序开发(包括多通道同步采集、数据自动保存)以及高级功能优化。系统支持自定义采样率与时长,并提供了完整的LabVIEW程序框图和配套的Python数据分析脚本,旨在帮助科研人员和工程师快速构建稳定、高效的专属数据采集方案,提升实验自动化水平。

gold8的专栏 462

大模型蛇尾书:人手一本你的头本LLM应用开发手册

《大模型应用开发极简入门》,面向想要快速了解大模型(如GPT-4、ChatGPT)并直接开始应用开发的读者量身打造的。书中的内容通俗易懂、结构清晰,从基础概念到实际应用案例都有详尽讲解,非常适合初学者阅读。

AAI666666的博客 801

M1安装homebrew报错LibreSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno 54解决方法

在mac系统中,使用homebrew可以很方便的管理包。但按照官网的说明执行命令时总是报错原因是这个资源访问有问题,那么我们可以直接使用国内的镜像。给大家推荐一个中国科学技术大学的镜像站点,里面有各种资源https言归正传,开始踩坑。......

qq_42427085的博客 1455

MATLAB 2022b 用户专属:保姆级IPOPT求解器安装配置全流程(含OPTI工具箱)

本文为MATLAB 2022b用户提供IPOPT求解器的详细安装与配置指南,涵盖OPTI工具箱的适配安装、环境变量设置及常见问题解决方案。通过实战案例演示非线性优化问题的求解过程,帮助用户高效部署这一强大的优化工具,提升工程计算效率。

weixin_29092031的博客 405

收藏!小白程序员快速上手大模型:AI赋能客服,效率翻倍!

客户服务与聊天机器人,是 AI 最容易做出业务结果的场景之一。真正有效的做法,不是“上一个机器人就结束”,而是把它放进服务体系里持续治理:分层、定制、监控、迭代。当机器人负责高频标准环节,人工就能把价值放在真正需要人的地方。

优快云_224022的博客 241

CANdelaStudio实战:如何用19服务快速编辑DTC快照数据(附Excel模板)

本文详细介绍了在CANdelaStudio中利用19服务高效编辑DTC快照数据的进阶技巧。通过导出DTC池至Excel进行批量编辑,结合‘Copy from DTC Pool’功能实现配置复用,并分享了构建自定义Excel模板与字段映射的实用方法,帮助工程师将繁琐的手动配置转化为工程化的批量处理,大幅提升诊断数据库开发效率。

weixin_29230773的博客 191

AI转型陷阱揭秘:90%企业失败的教训,程序员小白必看的AI转型生存指南!

文章通过智能化和自动化两个维度,将企业AI应用划分为四个象限:蒙昧时代(低智能低自动化)、工具时代(高智能低自动化)、流水线时代(低智能高自动化)和数字员工时代(高智能高自动化)。企业AI落地困难在于多数人期望"即插即用"的AI工具,而真正的AI转型需要打造能够理解业务、自主运行的"数字员工",这需要深度定制和高质量数据投入,成本虽高但能构建核心竞争力。

Trb701012的博客 1045

【RKNN】RKNN(Rockchip Neural Network)​​ 的详解

RKNN 为 Rockchip 硬件提供了高效的 AI 推理解决方案,适合需要低功耗、实时响应的边缘场景

浩瀚之水的专栏 1685

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

智能科技赋能媒体与娱乐新时代

开发AI智能应用,就下载InsCode AI IDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型! 标题:智能科技赋能媒体与娱乐新时代 在当今数字化飞速发展的时代,媒体与娱乐行业正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的崛起不仅改变了传统的创作方式,还为内容生产、分发和消费带来了全新的可能性。本文将探讨如何利用智能化工具软件和大模型API,在媒体与娱乐领域实现高效的内容生成、个性化推荐以及互动...

AmberLeopard26的博客 900

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

取代前端岗,中国又一新兴岗位在崛起!这才是程序员未来5年最好的就业方向!...

谁能想到,今年前端招聘的爆发期,没发生在金三银四,而是落在了6月之后!前几天跟大厂一朋友也聊起这事儿,他说 6 月只是个开始,7 月开始放出的岗位会更多,但随之而来的是新的岗位要求!虽然Vue3.0、React 框架技术点和面试题很重要,但现在只懂几个框架源码已经远远不够了。听朋友说,接下来的前端开发,将围绕「AI 生产力」趋势展开,大厂面试都会问到以下好几个新方向:(谁掌握得更深、应用得更好,...

程序员成长指北 374

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

收藏!国产AI大模型医疗落地全景解析:10大核心场景+从入门到实战学习指南

国产AI大模型在医疗领域的应用,已从“技术探索”迈向“价值落地”,其不仅改变了临床诊疗、药物研发等核心环节的运作模式,更在推动医疗资源均衡、提升行业整体效率方面展现出巨大潜力。未来,随着技术融合深化、监管体系完善,AI大模型将成为医疗健康领域创新发展的“核心动力”,助力构建更高效、更精准、更普惠的医疗健康新生态,为全球医疗事业发展贡献“中国方案”。

AI大模型的博客 1061

人形机器人产业链全景图:程序员必学的大模型与机器人融合技术!

人形机器人正加速从实验室走向实际应用,AI大模型为其提供了更强的大脑。文章详细分析了产业链全景:上游核心零部件(如行星滚柱丝杠、无框力矩电机等)是产业基础;中游包括宇树科技、智元机器人等本体制造企业;下游应用场景广泛。政策支持与资本投入推动产业从技术概念加速走向产业落地,预计到2050年全球市场将超5万亿美元。富国国证机器人产业ETF可作为投资选择。

Trb701012的博客 1143

【AI大模型】真实场景下落地RAG的十条建议及RAG中如何提升个性化?看完这篇你就知道了!!

RAG无处不在、无孔不入,却又缝缝补补,且出现了诸如GraphRAG、多模态RAG、Deepresearch等许多变体。RAG的方案人手一份,但是依旧在实际落地过程中出现各类问题。 在A2M人工智能创新峰会预热线上分享中进行《RAG的花式变体及落地建议-GraphRAG or 多模态RAG or Deepresearch?》主题报告,在结尾的时候,给出了这10条建议,供各位参考: 1、不要为了上RAG而上RAG,尤其是NL2SQL,KBQA这种类型,之前解决的很好的就不要再折腾了。 2、不要为了上变体

嘴巴吃糖了 886

51c大模型~合集111

OpenAI 的某发言人表示:「为了提高清晰度和安全性,我们增加了一个额外的后处理步骤,其中模型会审查原始的思维链,删除任何不安全的内容,然后简化某些复杂的思维。可以看到,虽然 ChatGPT 确实完成了任务并展示了总结版的思维链,但似乎并未如 OpenAI 发言人说的那样给出与提示词语言同样语言的总结版。北大-灵初联合实验室表示,Align-DS-V的多模态强推理能力是VLA模型大脑端的核心,接下来的研究训练计划,是利用多模态推理模型的跨模态穿透能力,实现action穿透,最终实现真正高效的VLA模型。

whaosoft~aiotの开发板商城 2317

50年前的一本奇书,早已预测了AI编程的未来!

用汇编写的OS/360,百万行就是巅峰,现在Linux 内核有3000万行代码,Windows 10有5000万行代码,Chrome,3000万行代码,而现代的云系统更加恐怖,是数亿行代码级别的代码宇宙!再比如我想重构一个大型遗留系统,由于旧系统业务非常复杂,部门之间还有依赖,数据迁移有风险,这些都是本质复杂性,用工具无法消除,但是AI可以自动梳理代码依赖图,标记风险模块,自动生成回归测试。即使是最先进的AI,也不能让问题本身变简单,离开了人的指导,在复杂的领域,AI编程也无所适从。,不是问题本身固有的。

码农翻身 335

模板驱动型文档自动化:让Word变成可执行的业务程序

文档自动化并非简单替换占位符,而是将结构、逻辑与样式深度耦合的工程实践。其核心原理在于构建可复用的文档模板,通过条件判断、循环渲染和字段计算实现动态内容生成,从而保障格式一致性与业务合规性。相比邮件合并的静态填充和大模型的不可控输出,模板驱动方案在法律合同、SaaS协议、HR SOP等强规范场景中展现出独特技术价值——零代码配置、所见即所控、原生支持Word/PDF双向保真。本文聚焦Sqribble平台,详解动态字段、条件区块与样式继承三大能力如何协同落地,助力法务、销售、HR等非技术人员自主构建高可靠文档

weixin_30555515的博客 459

模板驱动型文档自动化:零代码实现品牌一致的智能生成

文档自动化是企业知识管理与内容生产提效的核心技术路径,其本质在于将结构化、确定性强的文档任务,通过预定义模板与动态数据绑定实现高效复用。相比AI生成的不可控性与代码开发的高门槛,模板驱动方案以零代码、可视化、强一致性为特征,天然适配销售提案、合同、白皮书等高频标准化场景。它依托骨架(结构)、血肉(动态内容)、皮肤(品牌样式)三层解耦架构,支撑条件逻辑、循环列表、数据聚合等工程级能力,确保输出结果在PDF/Word多格式下所见即所得。本文聚焦Sqribble实践,详解如何构建可复用、易维护、品牌严管控的工业级

554

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 225
上一篇: 55岁加入Google做程序员,69岁还在编程,这才是代码人生!
下一篇: 坚决不招人,一个人创业写网站,功能简单,年入1400万美元!
码农翻身
码农翻身 《码农翻身》作者 《码农翻身》作者
博客等级 码龄8年 3万+粉丝 1084原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值