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Shockang
我是Shockang，AI进化比我喝咖啡还快，程序员危机UP！不想被取代，就抱紧读书救命稻草，还能一起边学边吐槽，欢迎来玩！
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Agent 技术原理和前沿进展
从“文科型”LLM到具备规划与行动力的自治Agent：课程梳理AGI五级路线、推理增强(o1/DeepSeek)、ReAct+MCP+代码解释器+记忆的核心栈，揭示Workflow+局部自治混合落地范式，并总结规划/工具/记忆评估方法与多Agent协作、研究型DeepResearch前沿。深度洞察力原创 2025-09-10 16:20:24 · 1403 阅读 · 0 评论 -
高级 RAG 技术原理和前沿进展
探索RAG技术如何将95%企业私有数据转化为即时生产力！本文揭秘检索增强生成的完整链路：从数据处理、混合检索、父子结构到多模态扩展。掌握必备"组合拳"策略：高质量文本规整、语义友好切块、混合检索、Query改写、引用可视化等。从零搭建到深度拓展，避开常见陷阱，让你的RAG系统达到90%+检索准确率，彻底告别AI幻觉！原创 2025-09-09 19:27:27 · 1314 阅读 · 0 评论 -
RAG 数据工程
本文深度拆解企业级RAG数据工程：从多源文档采集、Pipeline+VLM混合转换、Markdown规范化、跨页无边框表格与标题层级治理，到递归切块+父子检索策略，配合业务评测集、难负例挖掘、向量与大模型微调，实现高召回低幻觉的可迭代知识系统，强调数据为先结构优于堆模型构建长期可维护优势提升ROI。原创 2025-09-09 14:37:07 · 1010 阅读 · 0 评论 -
面向生产环境的大模型应用开发
大模型应用开发已从“写功能”转向“评估驱动的机器学习工程”。课程梳理：范式演进、四层生产架构（数据/模型/编排/可观测）、模型生态位与量化选型、推理性能指标（TTFT/Tokens/s）、Prompt 资产化、评估闭环、数据合成与 RAG、多场景金融实践、全生命周期与常见踩坑。核心：先评估→再迭代→持续数据回流形成自增强。原创 2025-09-08 23:24:02 · 1293 阅读 · 0 评论 -
大模型应用介绍和典型范式
大模型应用介绍和典型范式：厘清LLM与“泛大模型”边界，揭示其本质是下一个token概率预测；系统梳理幻觉、缺规划、记忆短板及RAG、CoT、Workflow、Tool/Agent、Memory、微调组合补救路径；强调评测与数据工程驱动ROI。助你高效打造可靠AI应用。全链提效升级快原创 2025-09-08 23:08:23 · 1363 阅读 · 0 评论