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如果您选择加入我们的OJAC标准会员，我们的"AI职场导航"项目，还将为您提供量身定制的职业机会，这些职位来自于我们广泛的行业网络，包括初创企业、中型企业以及全球知名公司。在本文中，我们将探究大型语言模型的世界：了解它们的定义、训练方式，探讨它们迅速流行的奥秘，并介绍一些常见的大型语言模型实例。除此之外，现在报名我们即将开班的第六期AIGC星辰大海大模型工程师和产品经理训练营，您将可以参与到以下三
DeepSeek是由 **深度求索** 团队开发的大语言模型，本实验将基于deepseek-llm-7b-chat模型，在EmoLLM数据集进行微调，实现大模型能够以心理医生的口吻来回答我们的问题。本实验基于**transformers**和**openMind**均已实现本次微调，代码均可在github链接上查看。通过本次实验，你不仅能够完成多轮对话数据的微调，还能掌握这些方法，并将其迁移到其他
之前在网上看到的文章，挺久了，但是现在忘记了出处，但是感觉写的很有帮助，所以就发出来分享，如果侵权请联系我，谢谢。目录群面简介：群面题型：优先级讨论资源分配类情景方案类开放和论辩类角色扮演类破题总结前期角色争取危机处理前段时间找工作时，经历了很多次面试，小伙伴们都说群面是最让自己害怕的，我自己也是非常的怕群面。无奈的是，群面又是我们应届生找工作...
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。
一、价格体系管理1.0、调价的目的：达成集团的战略需要2.0、调价的周期：暂定为年度3.0、用户故事3.0.0.1作为产品研发部的总监，我想对通用价格进行管理 故事点：3、故事编号：107描述：1、通用价格的数据展示，导出数据，通用价格的调价功能，调价的记录验收标准：1、课时单价与学费两项都可修改，修改其中一项时，另一项根据课时，自动关联变化，2、产品包费用=学费20%3、...
今天教大家制作低代码可视化编辑器的原型模板~~~
关于微信小程序，你不知道的那些事编辑导语：微信小程序，是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。2017年1月9日，张小龙在2017微信公开课Pro上发布的微信小程序正式上线。我们日常使用的微信小程序，你真的了解它吗？第一次写将近6000字的文章，把我所理解的小程序讲给你听。文章很长，先列一个提纲：从短信到公众号订阅号与服务号H5与原生页面
（1）产品管理—设计者、规划者、推动者、运营者—第一用户；互联网的发动机，处于核心地位；（2）乔布斯、雷军----用户需求，基于用户设计的产品经理—APP开发、网站、小程序等互联网产品；（3）产品经理—pm，—项目经理，产品经理----妈妈—生命周期负责—产品狗—不是执行者—背锅侠项目经理----老师—单一业务负责；（4）建楼—资源（启动资金、人、土地使用等-老板）—规划（住宅小区、步行街）—规划
0-1岁产品经理的需求：1、工具使用能力：Axure、摹客、Xmind、Photoshop等；2、文档写作能力：需求文档、操作文档、竞品分析文档等；3、逻辑思维能力：业务流程图、页面流程图等；4、沟通能力：跟UI、开发等部门的 吵架能力 沟通能力；5、执行力：有效执行上级分配的各种任务或需求。
关注+星标公众号，不错过精彩内容来源|网络一张电路图通常有几十乃至几百个电子元器件，它们的连线纵横交叉，而且形式变化多端，初学者往往不知道该从什么地方开始学习，怎样才能读懂它。其实电子...
Langchain Agent IDE是一款专为AI开发者设计的集成开发环境（IDE），它提供了全面的功能集合，能够简化AI代理（Agent）的开发过程。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能通过Agent IDE快速上手，构建出具有强大功能的智能应用。
登录注册在不同的产品中有不同的体现，因为对于它的很多功能细节使用的好坏也没法一概而论，还是基于具体场景考虑。这是早前实习期间做的一个登录注册流程的优化，主要是关于登录注册的业务流程图（Transaction Flow Diagram）梳理，包括短信验证码登录、账号密码登录、第三方登录、忘记密码、图形验证码等以及注意的一些情况。业务流程图中最主要的几个问题就是：谁（who），在什么时候（when），
大家在日常的办公当中经常涉及流程图、思维导图、软件结构图等等图形制作，今天小编就给大家推荐几款常用的作图工具，大家可以根据自己的需要选择适合自己的画图软件！
MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质：它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。MCP 的价值：它解决了传统 function call 的平台依赖问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发：对于
• 从知识检索测试来说，开启知识图谱的检索效果最好。• 从聊天效果来说，反而通用的更符合我的口味。• 我的需求不明确，只是随意拿着一份文档测试，测试没有目标性，只是体验下检索的效果以及差异性，这个需要专业的测试。
（Office Automation System，办公自动化系统）：OA系统是一种用于协调、管理和优化办公流程的软件系统，包括电子邮件、日程安排、文档管理、工作流程管理等功能模块，帮助企业提高工作效率和管理水平。
大模型竞争，初期可能是拼运气，拼机遇，拼个人的灵光乍现，最终一定还是会收敛到拼资源，现在已经快收敛到这个地步了北美御三家，除了谷歌直接下场，OpenAI后面是微软，Anthropic背后是亚马逊。也因为如此，我看好谷歌，资源能直达核心，直接发力，也能避免很多压力，而后面两家给资源要经过一些弯弯绕绕。我最不看好OpenAI，神人奥特曼连自家大老板微软都各种技术封锁，现在这个光景还能拿到足够的资源吗
今天教大家在Axure制作可视化面积图的原型模板，鼠标移入面积图后，会显示弹窗并回显对应折点的具体数据，该模板是用Axure原生元件制作的，所以使用方便，可以任意修改对应样式或者交互效果。该原型模板的具体效果可以参考下方视频，该教程从0开始制作，手把手教学，无论是新手小白还是有一定基础的同学，都可以学习的哦
用例图是指由参与者（Actor）、用例（Use Case）、边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图。用例图是产品经理应该会画的图之一，它是需求分析的产物，借助用例图，参与者以可视化的方式对问题进行探讨，能够减少大量沟通上的障碍。用例图的目的是捕捉到一个系统的动态方面，它用来收集系统的要求，包括内部和外部的影响，这些要求大多是设计要求。用例作为一种需求分析方法，可以提高我们在需求分析、产
本文主要介绍了AI技术在政务办公中的应用，包括AI大模型、AI智能体、数字人等。文中提到，AI大模型可以实现智能高效的数据分析，如中国海油联合科大讯飞开发的“海能”AI模型，通过AI优化油田注采方案，减少人工经验依赖，提升稳产效率。AI智能体可以用于政务办公，如深圳市福田区引入的70名AI数智员工，基于DeepSeek技术开发，覆盖政务服务全链条，实现智能化服务升级。数字人可以用于政策宣传、文旅推
从零开始学习Maxwell仿真软件，文章内容为本人的学习笔记，对于小白来说非常友好，本例使用Maxwell3D进行涡流场仿真，记录数据B、H、J、E、Ohmic-Loss。
1）谈谈你对AI/AIGC的理解（偏宏观）2）AI当前在XX行业都有哪些落地场景和应用？（XX要么是求职者所在的行业，要么是指应聘公司所属的行业）3）你如何看待AIGC在文本/图片/音频/视频生产领域的应用前景？（要么是求职者AI项目的领域，要么是应聘岗位负责的领域）4）有使用/体验过哪些比较好的AI产品？分别满足了什么用户价值？5）AIGC技术和人工之间的平衡问题？6）一款AI产品落地整个过程中
据麦肯锡报告，中国AI人才缺口到2030年预计达400万，其中AI产品经理缺口占比约10%（即40万），成为需求增长最快的非技术岗位之一。可以看下的deepseek的招聘需求，这薪资就问你向往不向往↓其实现在大厂都在招懂 AI 的产品经理，总体的一个招聘趋势和要求大概下面这样的：技术背景优先但非必需：40%岗位要求计算机/数学背景，60%更看重行业经验与产品思维。能力权重变化：AI技术理解力（40
DeepSeek是一种基于Transformer的生成式AI(Artificial Intelligence)大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分，共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。
昨天看到一个网友说"不会使用DeepSeek，那么这东西到普通人手里，就是百度Plus版"，这么说也不无道理。为什么DeepSeek会掀起这么大的浪潮，是因为过去我们想实现的很多事情都要基于机器对自然语言的理解，比如机器人发展了很久，现在有了机器狗、人形机器人，但还是需要遥控去控制，而不具备自主思维。再比如刚出来的Gpt、文心一言，更像是拼凑起来的文字，具有浓重的程序化风格。
DeepSeek+企业知识库》报告由腾讯云联合DeepSeek团队发布，系统介绍其知识引擎产品在“员工助手+业务增强”两大路径中的落地实践。报告指出，大模型要真正服务于企业，关键是解决知识获取、复杂流程执行与个性化服务三大痛点。通过RAG、WorkFlow与Agent三种模式组合，DeepSeek+知识引擎正在帮助企业构建从知识理解到任务执行的AI助手体系。产品集成RAG（检索增强生成）、可视化工
AI Agent，即人工智能代理，一般直接叫做智能体。它是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。这些系统能够执行被动的任务，也能够主动寻找解决问题的方法，适应环境的变化，并在没有人类直接干预的情况下做出决策。例如，一个自动驾驶Agent:可以感知周围的交通情况、道路状况等信息，这就是感知环境根据感知的信息制订下一步的行动计划。例如，决定是否加速、减速、转弯等，这就是做出决策根据决策控制汽车的
大模型时代，我们会碰到非常多的新名词，如RAG、COT、A2A、MCP、Workflow、FunctionCall等，最近在思考如何体系化的记忆这些概念，在搭建Agent过程中，发现这些名词在建设Agent过程中都会用上，那不妨以Agent作为主线，整理下LLM相关的知识点
在人工智能应用开发领域，阿里云百炼 MCP、字节 Coze 与 Dify 三大平台备受瞩目。它们各自凭借独特的优势，为开发者提供了多样化的选择。下面，我们将从多个维度对这三大平台进行全面对比。
南京邮电大学：董振江车联网的概念与定义车联网，V2X (Vehicle to Everything)内涵：车辆上的车载设备通过无线通信技术 ，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进 行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能 服务。特征：车联网能够为车与车之间的间距提供 保障，降低车辆发生碰撞事故的几率；车联 网可以帮助车主实时导航，并通过与其它车 辆和网络系统的通信，提高交通运行效率。 --百度百科C
经常有人玩笑说，想判断一个产品经理的逻辑能力，让他画一个流程图或时序图就知道了，原因是你必须在对业务了解的基础上，抽象出业务各个环节的交互，区分业务涉及的各个对象的边界，才能画出一张完整的流程图或时序图，所以时序图是产品经理，也是程序员的必备技能之一。它的使用场景非常广泛，几乎各行各业都可以使用，用于梳理业务流程，使业务看起来非常清晰，也可以梳理开源软件，梳理各个组件之间的关系，层次非常清楚，便于
AI大模型（Large AI Models）是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，能够处理大量数据并从中学习复杂的模式和关系。大模型的出现，极大地提升了AI在各个领域的表现能力。通过本文的介绍，相信你已经对AI大模型有了全面的了解。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶、医疗健康，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用场景。希望本文能够帮助你更好地理解和应
本文提供完整版报告下载，请查看文后提示......文│秋叶。
最近，DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献，并用介绍了这次性能提升。什么样的优化技术让顶尖AI团队如此兴奋？简单来说，是腾讯多年来调教帮助DeepSeek开源的网络通信神器性能再上一个台阶。这项合作的起点要追溯到今年2月——DeepSeek开源了包括在内的五大代码库，揭秘了他们如何。其中，DeepEP作为突破NCCL性能瓶颈的通信框架，，成功让众多。但这项技术存在“富贵病
Qwen3是通义千问大模型系列的最新一代产品，包含密集参数和混合专家（MoE）模型的全套阵容。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在编程、数学、通用能力等基准评测中展现出与DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grokk-3、Gemini-2.5-Pro等顶尖模型相匹敌的竞争力。小型MoE模型Qwen3-30B-A3B以仅1/10的激活参数量即超越QwQ-32B的性能，甚至微型模型Qwe
DeepSeek大模型及其企业应用》由厦门大学大数据教学团队林子雨副教授领衔编写，是一份面向企业人员的实用指南。该报告是系列报告的第三篇，系统梳理了大模型技术发展脉络，聚焦DeepSeek的核心能力与行业落地路径，结合丰富的应用案例与部署方案，为企业探索AI转型提供全方位参考。系列共四篇，我也会持续关注，及时更新。《第一篇：大模型概念、技术与应用实践》旨在以通俗易懂的方式系统解析大模型的核心概念、
软考高项关于八大绩效域：干系人绩效域、团队绩效域、开发方法和生命周期绩效域、规划绩效域、工作绩效域、交付绩效域、度量绩效域、不确定性绩效域的论文写作技巧总结
Foreword年初，笔者拙作《DeepSeek赋能律师：从入门到精通，打造高效工作流》侥幸获得法律同行认可，阅读量亦有数万。时值五月，经过长时间的深度使用、学习和交流，笔者的认知已发生根本性转变。同时，我也发现一个令人不安的现状：市面上的各种关于“法律AI”的教程、文章、图书，几乎无一不停留于将各种零碎的应用场景进行无规则的整合：泛滥的提示词模板、割裂的应用场景、过度包装的文书生成术——这些零敲
今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧。本文以新闻产品为例，结合了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
Ollama 是一个本地运行的大语言模型（LLM）工具平台，允许用户在本地设备上运行和管理大模型，而无需依赖云服务。它支持多种开源模型，并提供了用户友好的接口，非常适合开发者和企业使用。首先，从 Ollama 官网 下载安装包，并按照提示完成安装。Windows下搜索ollama，然后点击启动Ollama 提供了几个简单易用的命令，基本功能如下：拉取模型并运行llama pull 具体的模型，这里
MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。MCP 的价值它解决了传统 function call 的平台依赖问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发对于普通用
这篇文章梳理了AI 智能体的核心概念与 AGI 的关系大模型如何赋能核心模块构成多智能体协作机制主流开发框架，以及面临的三大挑战。最后通过 DeepSeekMine +多智能体打造 DeepResearch 案例，展示了只需一句话指令，多个智能体自动完成资料搜索、内容总结、报告撰写与质量检查，实现“理解 → 执行 → 优化”的任务闭环。这是我们DeepSeekMine打造DeepResearch的
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗
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