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RSS订阅原创 AI会取代哪些职业？普通人如何提前转型？
最触目惊心的是盖茨的十年预测：那些曾经稀缺且高薪的专业技能，如医疗诊断、法律咨询、财务分析、教育辅导，都将因AI而变得"免费、普遍"。研究显示，虽然AI可以模仿已有风格，但无法产生真正具有突破性的创新和情感共鸣的作品。微软首席技术官Kevin Scott最近表示："我们需要的不是更少的程序员，而是更多懂得如何与AI协作的程序员。最值得警惕的是：AI的能力正以指数级提升，而我们的技能提升仍是线性的。的《技术对工作场所的影响》报告显示，截至2025年，已有14%的企业主承认AI显著降低了对特定岗位的需求。
2025-04-03 22:50:51
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原创 DeepSeek真的超越了OpenAI吗？
性价比高：DeepSeek 的训练成本低，比如 DeepSeek-V3 的训练成本只有 558 万美元，而 OpenAI 的 GPT-4 训练成本得数亿美元。多模态能力更强：OpenAI o1 的多模态能力很强，可以处理复杂的图像识别任务，还能在图文生成任务中表现突出，而 DeepSeek R1 目前还不支持多模态任务。生态更完善：OpenAI 的插件生态丰富，比如 ChatGPT 插件支持浏览、代码解释、购物等多种功能，而 DeepSeek 还没有形成完整的插件生态。DeepSeek 的优势。
2025-04-03 22:49:13
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原创 开箱即用的可视化AI应用编排工具 Langflow，可调用魔搭免费API作为tool
ModelScope 社区基于优秀的开源可视化AI应用编排工具 Langflow 搭建了创空间，以方便社区开发者基于社区开源模型及免费魔搭 API-Inference，快速创建Agent应用、RAG应用并将其部署为API服务。
2025-04-03 22:38:02
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原创 NLP 面试宝典
一、动机篇1.1 什么是文本摘要？1.2 文本摘要技术有哪些类型？二、抽取式摘要篇2.1 抽取式摘要是怎么做的？2.1.1 句子重要性评估算法有哪些？2.1.2 基于约束的摘要生成方法有哪些？2.1.3 TextTeaser算法是怎么抽取摘要的？2.1.4 TextRank算法是怎么抽取摘要的？2.2 抽取式摘要的可读性问题是什么？三、压缩式摘要篇3.1 压缩式摘要是怎么做的？四、生成式摘要篇4.1 生成式摘要是怎么做的？4.2 生成式摘要存在哪些问题？
2025-04-03 22:30:25
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原创 DeepSeek-R1 面试题汇总
Deepseek-r1 面试宝典原文地址：https://articles.zsxq.com/id_91kirfu15qxw.html。
2025-04-03 22:28:55
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原创 通过 Markdown 改进 RAG 文档处理
Markdown 是一种轻量级、易读的格式化文本语言。许多人可能通过 GitHub 的 README.md 文件熟悉 Markdown。
2025-04-03 22:26:22
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原创 论文浅尝 | Interactive-KBQA：基于大语言模型的多轮交互KBQA（ACL2024）
论文提出Interactive-KBQA框架，核心思路是将LLM视为与知识库交互的“智能体”，通过多轮对话逐步生成逻辑形式。这种方法不仅降低了标注成本，还通过交互式工具（如搜索节点、图模式匹配）增强了复杂问题的处理能力，并通过人工干预机制提高了系统的灵活性和可解释性。最终目标是实现一个高效、透明且适应低资源场景的KBQA系统。
2025-04-02 22:38:00
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原创 看行业DeepSeekR1模型如何构建及减少推理大模型过度思考
最近在研究大语言模型推理路径优化的论文时，被其中的PRMs（Process Reward Models）和MCTS（Monte Carlo Tree Search）概念搞得有点晕头转向。
2025-04-02 22:35:33
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原创 聊聊关于R1 的一些认知
r1 技术报告的发布已经两个多月了，开源社区的各种复现工作让人眼花缭乱，这里我也简单总结一下过去两个月的个人认知与社区认知。考虑到 tensorboard 曲线属于公司财产，我不太敢贴出来。所以这篇文章我就纯尬聊了，都是些很基础的东西，偏科普性质。如有错误，还望大佬指正！
2025-04-02 19:19:08
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原创 AIGC 实战教程 —— AIGC 摩天大楼
AiGC摩天大楼 —— 第三层 LLM 会议纪要总结AiGC摩天大楼 —— 第三层 长文本摘要生成：预训练模型与分治策略如何协同应用《AIGC面试宝典》知识星球是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）领域的专业学习与交流平台。它汇聚了大量行业专家、技术大牛以及求职者，旨在为用户提供全面、系统的AIGC面试准备资源，帮助大家在求职过程中脱颖而出。
2025-03-31 21:52:02
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原创 大语言模型（LLMs）训练技巧
用额外的通讯开销换取显存。对于模型计算的中间结果（activation，优化器状态等），暂时放到内存（CPU）中，计算需要的时候再放回显存（GPU）中，需要占用传输带宽；用额外的计算换取显存。即在前向传播时，删除一些暂时用不到的中间激活结果以降低内存，在反向传播时，再根据需要临时进行前向计算恢复；量化通过减少参数表示的位数来减小模型存储量和计算量，通常会带来一定的模型精度的损失；Scatter Reduce，每个服务器将参数分为N份，在相邻服务器传递，传递N-1次（Scatter），每个服务器将得到的参数累
2025-03-31 21:44:14
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原创 OpenManus LLM 工具调用机制详解
OpenManus 是一个基于 LLM 的任务规划和执行框架，其核心功能之一是通过 LLM 智能选择并调用各种工具来完成复杂任务。本文详细解析 OpenManus 中 LLM 工具调用的完整机制
2025-03-31 21:41:05
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原创 一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操
RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性
2025-03-30 18:17:39
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原创 LLM 的推理优化技术纵览
作者：紫气东来原文：转载者：杨夕【LLMs九层妖塔】 : https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower推荐系统 百面百搭地址：NLP 百面百搭地址：个人笔记：推理是 LLM 应用的重要一环，在部署服务环节影响重大，本文将讨论主流的 LLM 的推理优化技术。
2025-03-30 18:03:51
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原创 OpenManus 任务拆分和动态规划实现机制
AIGC面试宝典》知识星球是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）领域的专业学习与交流平台。它汇聚了大量行业专家、技术大牛以及求职者，旨在为用户提供全面、系统的AIGC面试准备资源，帮助大家在求职过程中脱颖而出。
2025-03-30 17:23:45
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原创 LLMs 千面郎君 终极版
介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的 大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 大模型(LLMs)各领域的 面试题积累。
2023-09-29 14:26:48
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原创 LLMs 千面郎君
本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的 大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 大模型(LLMs)各领域的 面试题积累。
2023-09-19 23:08:03
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原创 两数之和
两数之和描述：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。示例:给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, 1]...
2019-02-28 11:26:35
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The Hundred-Page Machine Learning Book 百页机器学习书
2019-05-04
NAACL 2019 关系抽取论文 基于bag-level 的关系抽取方法学习
2019-05-04
空空如也
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