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2025年2月，国内AI领域迎来现象级事件-DeepSeek突然全网爆红。引发指数级用户增长。面对激增的访问压力，平台服务器多次出现服务中断，"请求失败"的提示界面成为用户高频讨论话题，由此掀起了一场自建AI私有部署的热潮。
本文围绕大模型学习与职业发展提供建议：1）强调大模型技术对研究生和职场人士的重要性；2）针对通信工程背景的职场新人，建议聚焦产品思维而非技术实现，通过案例学习、实践demo和业务结合来转型产品经理；3）提供AI大模型学习资源包（含视频教程、路线图等），适合应届生、转行者和技术提升者，由业内专家整理，涵盖从入门到进阶内容。文末附免费领取方式。（150字）
《人工智能的演进与未来》摘要：人工智能从1950年图灵测试的提出，到1956年达特茅斯会议正式命名，经历了符号主义、专家系统、机器学习等发展阶段。2000年后，随着GPU算力提升和大数据积累，深度学习技术取得突破，以AlphaGo、GPT系列为代表的人工智能实现爆发式发展。如今，AI已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并持续向多模态方向演进。文中还介绍了ImageNet数据集、英伟达GPU
吴恩达《AI for Everyone》是AI入门者的首选课程，系统地讲解了机器学习、数据科学等核心概念。课程强调监督学习中的"输入-输出"映射关系，并梳理了AI在企业转型中的五步实施路径。同时指出AI的局限性，如难以处理需复杂情感理解的任务。文章还分享了神经网络从简单预测到人脸识别的应用实例，为读者构建完整的AI知识框架。文末提供AI学习大礼包，包含视频教程、学习路线等技术资
文章详细介绍了LLM的Function Calling功能，包括原理、执行流程和三种调用策略。通过代码示例展示了DeepSeek API和LangChain框架中的工具实现方法，重点讲解了Agent Tooling概念及提示链、路由、并行化等Workflow范式，帮助开发者构建高效的大模型应用。
转载公众号 |DataFunTalk2023年3月18日，DataFunSummit2023：知识图谱在线峰会将如约而至。本次峰会由2位主席与3位专家团成员和6位论坛出品人精心策划而成，共包含了：统一知识表示与复杂推理、大规模知识图谱构建与更新、海量知识存储与计算、知识问答与推荐、知识图谱与AIGC、最佳行业知识图谱实践等6大论坛，邀请20余位来自一线的知识图谱专家学者，进行深度分享交流。本次峰.
ChatGPT背后的TO B论题
目前，大多数公司都在建立数据湖，这是一个中央数据库，它可以收集来自不同来源的各种类型的原始数据（包括结构化和非结构化数据）。例如，知识图谱可以替代您需要查阅的所有文件，以查找特定的信息。目前，最常用于此类任务的库是SpaCy，它是一种开源软件，用于高级自然语言处理，利用Cython（C+Python）进行加速。命名实体是“真实世界中的对象”（例如人、国家、产品、日期），模型可以在文档中识别各种类型
自然语言处理（NLP）与知识图谱（KG）的发展史
AIGC，ChatGPT以及今天发布的GPT-4相信已经给大家带来足够的冲击，那么对于知识图谱的应用产生哪些变化和变革？知识图谱在其中如何发挥作用呢？通过LLM是否有可能辅助创建通用大规模知识图谱？AIGC时代下行业知识图谱的新机遇有哪些？2023年3月18日，DataFunSummit2023：知识图谱在线峰会将试着给你答案！本次峰会由2位主席与3位专家团成员和6位论坛出品人精心策划而成，共包含
现在的很多数据是互相连接的，如果想分析这些链接的价值，知识图谱可以是一种有效的工具。而且随着万物互联时代的到来，链接中所包含的信息必然会发挥更大的价值，这也是为什么知识图谱在最近几年发展这么快的主要原因。知识图谱的概念、应用、构建知识图谱的定义知识图谱是2012年Google公司提出的一个新名词，这项技术的出现可以追溯到上世纪的六七十年代，在Google公司为发展产业化将其称为知识图谱之前，它一直
