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当AI能写万行代码，程序员的价值何在？——从“手搓代码”到“驾驭智能”的范式跃迁

AI时代程序员的角色进化：从"代码工人"到"智能指挥官"。文章指出AI编程工具能高效处理样板代码等重复性工作，但无法替代人类在问题定义、系统设计和创新思维等方面的核心价值。未来程序员需要强化三大能力：精准问题表述、批判性验证和跨域创新思维。建议开发者升级工作流，深化系统设计等不可替代能力，并培养"AI原生开发"思维。结论强调，顶尖工程师将

1分钟前

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#人工智能 #职场和发展 #求职招聘 +3

vLLM-Ascend 推理服务构建与优化

vLLM-Ascend 推理服务构建与优化

2分钟前

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#网络 #人工智能 #运维

【深度学习收藏】强化学习在大模型中的偏好对齐：原理、算法与应用详解

本文系统梳理了强化学习在大模型偏好对齐中的应用。首先介绍强化学习核心机制与传统监督学习的区别，然后详细阐述PPO、GRPO、DAPO等主流算法在大语言模型中的实践，包括InstructGPT、DeepSeekMath等典型案例，最后探讨强化学习在推荐大模型中的创新应用，展示了不同领域reward设计的差异化考量。

5分钟前

#深度学习 #算法 #人工智能 +1

人工智能AI算法推荐之番茄算法推荐证实其算法推荐规则技术解析·卓伊凡

人工智能AI算法推荐之番茄算法推荐证实其算法推荐规则技术解析·卓伊凡

5分钟前

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#人工智能 #算法 #机器学习

【收藏必备】大语言模型(LLM)完全指南：从参数到涌现能力全解析

文章详解大语言模型(LLM)的核心概念、工作原理及Prompt Engineering技巧。LLM通过海量文本训练和Transformer架构，在达到一定规模后涌现出理解、推理能力。尽管擅长文本生成与对话，但存在事实幻觉等弱点。文章强调学习大模型技术的重要性，提供系统学习路径，帮助读者从零入门到实战应用。

AI绘画哇哒哒

6分钟前

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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 +2

大模型学习宝典：主流模型解析、任务类型详解与实战应用指南（建议收藏）

通过这篇文章，我们对主流的一些大模型有了初步了解。进一步，我们了解了大模型的任务类型，知道了什么样的应用场景是基于什么样的模型任务完成的，也知道了训练模型具备这些任务能力的训练方法以及底层技术。通过了解这些内容，我们可以结合自己的实际业务，从原理上思考大模型的业务落地应用场景。例如，如果你的业务是一个写作助手，考虑到大模型有文本生成能力，可以在业务里加入大模型辅助写作的场景。如果你的业务是一个简历

6分钟前

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#学习 #人工智能

2026大模型(LLM)完全指南：从理论到实践，收藏级技术详解

文章探讨了2026年大语言模型(LLM)的发展趋势，从文本生成进化为具备多模态交互、领域适配和自主协作能力的核心引擎。LLM已在医疗、金融、教育等六大行业实现规模化落地，通过自动化流程、个性化服务和数据洞察提升企业效率30%-55%。尽管面临幻觉风险和数据隐私等挑战，LLM正从辅助工具进化为价值共创伙伴，成为企业保持竞争力的必选项。

7分钟前

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#java #人工智能 #学习

与AI对话-01

摘要：本文运用控制论分析大学生如何通过信息反馈实现目标优化。首先构建"感知-决策-执行-反馈"循环模型，指出传统教育模式下反馈机制主要强化应试能力。针对当前就业困境，提出重构控制系统的解决方案：1）将目标设定从学业成绩转向市场胜任力；2）改变信息输入源，关注招聘需求和行业动态；3）采用"学业保底，项目优先"策略；4）建立市场导向的快速反馈机制。强调大学生应主

7分钟前

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#人工智能 #大数据 #数据库

【建议收藏】大模型学习全攻略：从数学基础到前沿技术，助你成为AI时代抢手人才

文章提供了AI大模型的系统学习指南，涵盖数学基础、编程工具、机器学习、深度学习等核心知识体系，以及实践项目和进阶方向。通过分阶段学习路径规划（入门0-6个月、进阶6-12个月、高级12-24个月），结合书籍推荐、在线课程和社区资源，帮助学习者构建完整AI能力体系。文章还介绍了行业趋势、伦理考量，并提供了一份大模型学习资料，助力读者抓住AI发展机遇。

不秃头de程序猿

6分钟前

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#学习 #人工智能 #产品经理

带Python的人工智能——计算机视觉

本文介绍了计算机视觉的基本概念和应用领域。主要内容包括：1) 计算机视觉的定义和三个层次（低、中、高级视觉）；2) 计算机视觉与图像处理的区别；3) 计算机视觉在机器人、医疗、安防等领域的应用；4) 使用OpenCV库进行图像处理的基本操作，包括读取、显示、保存图像，色彩空间转换和边缘检测；5) 基于Haar级联分类器的人脸和眼睛检测实现方法。文章通过具体代码示例演示了OpenCV在计算机视觉任务

7分钟前

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#人工智能 #python #计算机视觉

我发现联邦学习通信开销大，后来才知道用梯度稀疏更新减少传输量

"又双叒叕被AI吓到了！美的空调能根据我"有点热"的抱怨自动调节温度，但海尔冰箱就过分了——它居然因为我没吃完它推荐的菜谱，开始限制我点外卖！更离谱的是广汽的ADiGO SENSE系统，它能读懂我"不想出门"的潜台词，但当我真不出门时，它又开始提醒我"该运动了"。最近试了北脑一号的脑机接口，作为重度失眠患者，当系统帮我"解码"出"想睡但睡不着"的信号时，简直感动得想给研发团队寄泡面。上周用它把我的

7分钟前

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建议收藏：AI智能体NLU核心：意图识别与槽位抽取的4套技术演进方案

第一、快速验证需求选初级方案 A – 若意图少（≤5 个）、追求快速落地，无需投入额外研发成本，适合 MVP（最小可行产品）阶段。第二、复杂意图但低实时性选中级方案 B – 若意图多（5-15 个），但对延迟不敏感（如非实时预约），架构清晰易维护。**第三、**单轮 + 特异表达选进阶方案 C – 若以单轮对话为主，存在方言、口语化表述，需提升泛化能力且控制成本。**第四、**核心多轮业务选高阶方

AI绘画哇哒哒

8分钟前

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#人工智能 #transformer #产品经理

【干货收藏】小白到大神：大模型提示词编写完全指南（附学习资源）

文章详细介绍了大语言模型提示词编写的核心原理与技巧，包括模型回复依赖上下文、记忆机制及不同记忆的重要性。提示词编写需遵循具体性与明确性原则，合理利用系统消息与对话历史，关注提示词权重分配。文章还提供了大模型学习路径和资源，帮助读者从零基础掌握AI时代核心技能，实现技术转型与职业发展。

不秃头de程序猿

9分钟前

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#学习 #人工智能 #语言模型 +1

“人工智能+“战略全解析：中国抢占全球AI竞争制高点的关键！

"人工智能+"是中国抢占全球智能化竞争制高点的国家战略，推动AI从技术工具升级为重构生产要素、重塑产业范式的核心引擎。区别于"互联网+"的"连接"，"人工智能+"强调"赋能"，通过AI技术深度融入各领域，提升全要素生产率，构建新型生产关系。该行动规划了"三步走"战略，目标到2035年全面步入智能经济与智能社会，为基本实现社会主义现代化提供支撑。

10分钟前

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#人工智能 #深度学习 #数据库

传统知识库 VS AI知识库的核心差异，AI知识库与RAG技术详解

AI知识库呢？比如腾讯IMA、Dify这些，都是“带脑子的知识库它们不仅帮你“找文件”，还能直接看完资料，帮你归纳总结出答案。继续上面的例子👇：你问：“项目A今年预算花超了多少？传统知识库会说：“我帮你把所有含‘项目A 预算’的文件翻出来，自己看。去你知识库里找包含【项目A】【预算】【超支】的资料段落；从这些段落中分析数据、提取结论；回答你：“项目A预算已用超出原定预算15.3%，主要集中在设备

ai绘画-安安妮

11分钟前

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#人工智能 #产品经理 #AI +1

【值得收藏】OpenAI论文解读：大模型幻觉问题的本质与未来改革方向

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发。

AI绘画哇哒哒

12分钟前

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#人工智能 #学习 #产品经理

【收藏必备】SFT（监督微调）实战经验分享：大模型微调从入门到精通

文章全面介绍了SFT（监督微调）在大模型训练中的关键作用，包括基础概念、与其他技术的区别、实践操作、数据构建、技术实施、参数调优、效果评估和风险防控等方面。文章强调"数据为王、质量优先、持续迭代"的原则，提供从理论到实践的全方位指南，帮助读者掌握大模型微调的核心技能和方法。

不秃头de程序猿

12分钟前

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#人工智能 #学习 #产品经理

2025四大AI巨头深度盘点：谷歌反超、OpenAI迭代、Anthropic深耕、DeepSeek破局

2025年AI领域竞争白热化，谷歌、OpenAI、Anthropic和DeepSeek各展所长。谷歌Gemini 3系列实现全模态统一，OpenAI的GPT-5系列强化通用智能，Anthropic专注企业编码市场，DeepSeek坚持开源路线。技术突破体现在更自然交互、多模态融合和架构创新上，同时商业化、生态系统和安全责任成为关键竞争要素。这场AI王座之争的胜者将是能将技术、生态、安全和商业化完美

12分钟前

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【建议收藏】大模型术语全解：100个核心概念通俗解读，轻松入门AI世界

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发。

不秃头de程序猿

13分钟前

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#人工智能 #产品经理 #学习

AI时代必备：从小白到专家的产品经理能力与大模型学习全攻略（建议收藏）

文章系统阐述了AI产品经理必备能力框架，包括AI能力与提效两大定律、大模型落地的五要素、技术实现框架及七条产品设计原则。同时提供从零到精通的大模型学习路径，涵盖基础理论、RAG开发、Agent设计、模型微调与私有化部署及热门技术五大模块，辅以真实项目案例和行业报告，助力小白及程序员掌握AI时代核心技能，实现职业突破。

AI绘画哇哒哒

14分钟前

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#人工智能 #产品经理 #学习

论文图表 “秒变高级”：用 paperxie 科研绘图功能，告别 “手残党” 式画图

以前写论文，很多人把 “画图” 当成 “不得不做的麻烦事”；但现在，paperxie 的科研绘图功能，让 “画图” 变成了 “给论文加分的工具”—— 你不用再纠结 “怎么调格式”，只需要把 “你想要表达的逻辑” 告诉系统，剩下的交给 AI 就行。现在打开 paperxie 的科研绘图功能，选个图表类型，输入你的需求 —— 或许 5 分钟后，你就能拿着一张专业、规范的配图，继续写论文的正文了。t=P

14分钟前

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#人工智能 #大数据

从工具到伙伴：如何为AI智能体构建长期记忆系统【收藏必学】

文章介绍AI智能体面临"健忘症"问题，提出类人记忆系统架构，分为三个层次：EPISODES(原始数据层)、ENTITIES(实体关系层)和COMMUNITIES(社群摘要层)。这种架构模仿人类记忆加工方式，使AI能够基于长期记忆提供深度上下文感知、高度个性化服务和强大推理能力，推动AI智能体从"有用的工具"向"可靠的伙伴"转变。

ai绘画-安安妮

15分钟前

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#人工智能 #产品经理 #面试

别再混淆了！AI Agent与Agentic AI的5大核心差异与应用场景

本文深入解析AI Agent与Agentic AI的本质差异：前者是精准执行的"智能助手"，负责将目标拆解为可落地的步骤；后者是主动决策的"战略指挥官"，能自主设定目标并指挥多个AI Agent。文章对比了两者的技术原理、应用场景及未来趋势，指出企业应根据业务复杂度选择合适的技术路径，避免盲目追逐概念。

AI绘画哇哒哒

17分钟前

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#人工智能 #产品经理 #学习

程序员必看：大语言模型(LLM)学习路径：从基础到高级应用全攻略(建议收藏)

文章全面介绍了大语言模型的发展历程、定义、核心能力、Transformer架构基础、三阶段训练过程(预训练、SFT、RLHF)、应用场景(RAG、Agent)和评测方法，以及LoRA高效微调技术。LLM凭借涌现能力、上下文学习等特性，正在引领AI向通用智能迈进，为各行业带来革命性变革。

不秃头de程序猿

19分钟前

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#语言模型 #学习 #人工智能 +1

【收藏】2025开年AI狂潮：大模型重构开发圈，程序员转型必看

2025开年，AI技术浪潮席卷全球，这场变革正深刻改写程序员的职业轨迹，行业风向已然剧变：阿里云核心业务全线贯通Agent智能体系，实现业务流程智能化升级；字节跳动后端岗位招聘需求中，30%明确标注需具备大模型开发能力；腾讯、京东、百度等大厂集中开放技术岗招聘，其中80%的岗位与AI技术直接相关；不止大厂，中小科技企业也纷纷跟进AI转型，大模型相关岗位需求同比激增200%……显而易见，大模型正在重

爱编程的小辞

21分钟前

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#人工智能 #重构 #语言模型

自动驾驶中的传感器技术86——Sensor Fusion（9）

阶段核心驱动架构特点优点缺点代表方案规则算法工程师写代码感知-预测-规划串行逻辑可解释，易调试累积误差，无法处理长尾Mobileye早期，传统L2两段式端到端深度学习+先验结构特征共享，可微分模块兼顾性能与解释性仍有结构限制一段式端到端视频数据上限极高，拟人化黑盒，训练极其昂贵VLA通用人工智能 (AGI)视觉+语言+动作具备常识推理能力实时性挑战，算力巨大演进阶段核心特征数据流形式下游规划局限

22分钟前

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

不是AI淘汰人，而是会用AI的人正在淘汰你

主动拥抱技术的人，已经悄悄拉开了与同龄人的差距。过去几个月，我周围不断有人焦虑地问：“我的工作会不会被AI取代？“ChatGPT都这么厉害了，我们还需要学习吗？这些问题背后，是普遍的焦虑与不安。

22分钟前

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自动驾驶中的传感器技术85——Sensor Fusion（8）

摘要：PVT（位置、速度、时间）是GNSS系统的最终输出结果，通过与IMU数据进行松耦合或紧耦合融合实现精准定位。松耦合PVT融合采用EKF算法，工程实现简单但抗干扰能力较弱；紧耦合直接处理原始GNSS观测数据，在信号遮挡时仍能保持定位。多传感器融合（GNSS+IMU+视觉/激光雷达）和高精度算法（RTK/PPP）可提升定位精度至厘米级，满足自动驾驶需求。发展趋势包括多频多星座融合、AI驱动的异常

22分钟前

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

AI 智能体的分类及开发

AI智能体是具备自主思考和执行能力的大模型应用，主要分为四类：任务导向型（如流程自动化）、角色扮演型（如虚拟偶像）、自主研究型（如AutoGPT）和多智能体系统（如协作开发）。开发智能体需构建包含规划、记忆、工具使用和执行环境四大支柱的认知架构，可使用LangChain、AutoGen等主流框架。典型开发流程包括定义目标、工具集成、记忆策略设定和逻辑编排，验收需关注幻觉控制、循环陷阱等关键点。智能

23分钟前

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深度学习全景解析：从技术原理到十大领域落地实践

深度学习在过去十年实现了从技术突破到产业落地的跨越式发展，通过在计算机视觉、NLP、金融等十大领域的深度应用，正重构各行各业的生产力范式。2025 年，随着多模态大模型、边缘智能、高效训练等技术的持续演进，深度学习将进入 “精准化、高效化、普惠化” 的新阶段。对于技术从业者而言，未来的核心竞争力将体现在三个维度：一是跨领域技术融合能力，如 CV 与 NLP 的结合应用；二是工程化落地能力，解决数据

26分钟前

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#深度学习 #人工智能

「AI 赋能学术」：paperxie 毕业论文功能，让本科论文写作告别 “秃头式输出”

paperxie 的毕业论文功能，本质是 “把学术写作的‘机械性工作’交给 AI，把‘思考性工作’留给你”：它帮你搞定格式、整理文献、生成框架，但核心的研究问题、观点创新，依然需要你自己去挖掘。如果你正在为本科毕业论文头疼，不妨试试这个功能 ——3 步填信息，就能得到一份 “贴合学校要求、带着具体方法、格式合规” 的初稿，剩下的时间，你可以专注于打磨观点、补充数据，让论文真正成为 “你的研究成果”

24分钟前

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#人工智能 #深度学习

AI写作新范式：从选题到成稿，PaperXie毕业论文功能如何重塑学术生产力？

站在2025年的节点回望，我们会发现，PaperXie所代表的，不仅是技术的进步，更是学术生态的重构。毕业论文不是一个人的战斗，而是一场需要智慧、工具与协作的系统工程。PaperXie毕业论文功能，正是这场工程中最得力的“智能协作者”。它不会替你思考，但会帮你理清思路；它不会替你写完，但会为你节省80%的机械劳动；它不会保证你拿高分，但会让你离优秀更近一步。在这个AI与人类共同进化的时代，真正的竞

25分钟前

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#人工智能 #大数据

收藏！228万年薪大模型岗刷屏，小白&程序员入门指南全解析

估计不少打工人刷到这则消息都要破防了！😭评论区里全是羡慕的声音，不少人直言“这薪资直接拉开了行业差距”。互联网行业的薪资本就让很多普通打工人望尘莫及，没想到人工智能大模型赛道的薪资直接“卷上了天”！在当前就业环境下，想冲击年薪百万，AI大模型方向无疑是优质选择，甚至比传统互联网岗位更具竞争力。这几年，随着人工智能技术深度渗透到金融、医疗、教育、自动驾驶等各个行业，大模型相关岗位已然成为科技领域的

爱编程的小辞

25分钟前

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#人工智能 #java #开发语言 +1

AI写作新范式：PaperXie如何用“智能引导+精准生成”重塑毕业论文创作流程

生成初稿只是开始，真正的“论文打磨”才刚刚开始。PaperXie 支持“在线改稿”功能，这意味着你可以在浏览器中直接编辑、批注、保存，无需下载Word文档来回切换。实时预览：每修改一处，系统都会实时更新预览效果，确保格式正确、排版美观。版本管理：每次保存都会自动生成一个版本，你可以随时回退到之前的版本，避免误操作导致内容丢失。协作功能（即将上线）：未来将支持多人协作编辑，方便导师、同学、合作者共同

25分钟前

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#人工智能 #大数据

生成不遗忘，「超长时序」世界模型，北大EgoLCD长短时记忆加持

通过生成长时程、高一致性的第一人称视频，EgoLCD能够为具身智能（机器人）提供海量的训练数据，模拟复杂的物理交互和长序列任务（如做饭、修理）。这就像给AI戴上了一个「紧箍咒」，一旦它生成的画面开始「胡编乱造」（漂移），Loss就会惩罚它，迫使它回归原本的设定。正如Sora让人们看到了世界模型的雏形，EgoLCD则让「通过视频教会机器人理解世界」的梦想，变得前所未有的清晰。SNP充当「外部显性记忆

中國龍在廣州

25分钟前

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#人工智能 #算法 #深度学习 +1

2025，具身智能正在惩罚“持有者”

智元机器人的合伙人邓泰华在台上讲了个段子，本来是想活跃气氛的，他说：“咱们这个行业现在速度太快了，年初发布的产品走路还像老太太，晃晃悠悠怕摔倒。你想，当你租来的机器人每天在你的工厂流水线上、在你的商场店铺里跑来跑去，它们的摄像头看到的画面、它们的传感器收集的数据（比如你的生产节拍、你的客流热力图、甚至你员工的工作状态），最后都传到了谁的服务器上？对于做生意的老板来说，这就够了，敢签字了。如果有一天

中國龍在廣州

25分钟前

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#人工智能 #算法 #深度学习 +1

ChatGPT也上线了个人年度报告

如果你用的是公司给配的企业版账号，不好意思，OpenAI 很贴心地帮你屏蔽了——估计是怕你把「这一年有多少工作是 AI 替你干的」这种机密数据发给老板看，导致当场失业。你看，OpenAI 自己也知道，咱们在跟 AI 聊天时，总喜欢用那种断断续续、欲言又止的语法——仿佛多打几个破折号，AI 就能透过屏幕读懂我们那并不存在的深意。音乐是我们对外展示的面具，而与 AI 的对话，往往藏着我们最真实的困惑、

中國龍在廣州

25分钟前

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 8

#人工智能 #算法 #深度学习 +1

毕业论文不用 “单工具硬扛”：8款 AI 工具组局，让研究想法 3 天 “长成” 答辩级成果

这些工具是 “学术写作的脚手架”——PaperXie 帮你适配校标，Mathpix 帮你排公式，但永远替代不了 “你的研究为什么有价值” 的核心思考。小林用工具省下来的时间，补充了 “3 个村落的实际运维案例”，让论文创新点更突出 —— 这才是工具的真正价值：把机械劳动交给系统，把精力留给学术创新。t=P9T8。

26分钟前

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#人工智能 #大数据

从 “文献大海捞针” 到 “AI 一键成稿”：paperxie 文献综述，重塑论文写作效率革命

自定义上传：如果你已经找好了文献，可以直接上传 5-30 篇（支持 PDF 格式），AI 会自动提取每篇文献的核心观点、研究方法、结论，避免你手动整理摘要的重复劳动；选择推荐文献：如果你还没找文献，AI 会基于你输入的标题，从知网、万方等数据库中筛选近 3-5 年的高被引文献（本科推荐 15 篇以上，硕士 20 篇以上，博士 30 篇以上），甚至会标注 “该文献与选题的关联度”，帮你快速挑出最有用

26分钟前

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#人工智能 #大数据

大模型知识存储位置揭秘：中间层前馈层如何保存知识【程序员必学收藏】

文章通过因果跟踪和阻断实验揭示大语言模型的知识主要存储在中间层的全连接前馈层，而非注意力层。注意力层负责信息搬运整合，前馈层则作为键值存储单元保存知识。模型通过"注意力层搬运信息→前馈层调用知识→输出层组织结果"的流程完成知识调用，这一发现对理解和编辑大模型具有重要意义。

ai绘画-安安妮

26分钟前

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#人工智能 #AI #学习 +1

【必学收藏】Agentic RAG实战：从零构建智能检索增强生成系统

本文介绍了Agentic RAG技术，通过查询重写、多路召回、质量评估等优化传统RAG系统的检索-生成链路。作者详细展示了基于Agentic RAG的原型系统实现，包括查询重写、智能检索、条件分支决策等关键流程，通过本地检索与网络搜索结合，显著提高查询准确性和鲁棒性，为企业落地RAG系统提供了可行的实践方案。

AI绘画哇哒哒

27分钟前

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#人工智能 #产品经理 #学习

AI人工智能-大模型的演进-第十一周（上）（小白）

技术层面：从单向→双向→多任务统一，从纯文本→知识融合，从依赖微调→零样本 / 少样本，从规模增大→效率优化。核心逻辑：预训练负责 “积累通用知识”，下游适配负责 “落地具体任务”，最终目标是让模型具备「灵活、通用、贴合人类需求」的语言能力。未来方向：更小的模型体积、更高的效率、更强的知识融合能力、更精准的人类意图对齐，以及跨模态（文本 + 图像 / 语音）的统一预训练。

27分钟前

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#人工智能 #自然语言处理 #深度学习

【收藏必备】大模型工程面试高频题：微调提升Agent性能详解

本期分享系统介绍了如何通过微调提升Agent性能这一大模型面试几乎必问的关键问题，推荐大家从高效微调和强化学习微调两个角度进行回答，同时扩展了3个热点问题，涵盖了通过微调提升Agent性能的全部内容。总的来说，通过微调提升Agent性能的问题是较顶尖的工程方面问题，考察了大家的实际工程经验，按文中模板回答一定是加分项！只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想

不秃头de程序猿

28分钟前

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#人工智能 #产品经理 #学习

Notion CEO：别再让 AI 坐副驾，它是重塑文明的「钢铁」

谁能掌控这个奇迹材料，谁就能定义下一个时代。

32分钟前

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#人工智能 #大数据

【必收藏】大模型核心技术全解析：从Transformer到MoE、5种微调技术、RAG演进与智能体设计

维度传统RAG检索方式单次、静态多轮、动态优化推理能力单跳，依赖人工设计多跳，自主分解任务上下文管理固定拼接动态筛选与精炼错误处理无自检机制结果验证与修正适用场景简单问答、文档摘要复杂推理、实时交互、工具调用演进本质：Agentic RAG将RAG从“管道流程”升级为“自主决策系统”，更贴近人类问题解决模式。策略核心逻辑优势局限性Fixed-size固定长度切割高效、通用语义断裂风险Semanti

爱编程的小辞

30分钟前

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 3

#transformer #深度学习 #人工智能

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