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原型设计是产品经理将抽象需求转化为可视化方案的核心技能，而Axure RP 9作为业界经典的原型设计工具，凭借稳定的性能和丰富的元件库生态，在团队协作与项目交付中扮演关键角色。然而，从版本选择、安装包获取到环境配置，任何一个环节失误都可能导致安装失败或运行闪退。本文以工程实践视角，梳理一套完整的Axure RP 9下载安装方法论，涵盖Windows与macOS双平台安装步骤、哈希校验、许可证激活、
2026年世界人工智能大会（WAIC），于7.17在上海开幕，为期4天。这场全球顶级AI盛会，一直是技术前沿探索和产业创新的风向标。这场大会释放的信号非常明确：AI正从“能聊”的工具，进化为“能干”的智能伙伴。AI产品设计逻辑需要进行根本性重构，核心变化体现在五点：第一，智能体从“问答”走向“执行”这是今年绝对的主角。以前AI产品核心关注对话体验好坏，现在核心指标变成了“任务能不能干成”。比如大会
本文介绍了一种名为CALM的连续自回归语言模型新范式，通过将传统模型逐字生成转变为一次预测包含K个词的连续向量，实现了生成步数的指数级减少。文章提出高保真自动编码器实现词块与向量的无损转换，并创新性地解决了连续向量预测中的"无可能性"问题，包括能量损失训练方法、BrierLM评估指标和无可能性温度采样算法。实验证明，CALM在显著降低计算成本的同时，能够达到与传统Transformer相当甚至更好
小白必看：一文搞懂大型语言模型，从训练到落地的全流程指南
告别晦涩！白话讲透 Transformer 与大型语言模型的核心逻辑
当然，以上教程只是在最基础的层面上实现了 DeepSeek-R1 的本地部署。如果你想将这个热门模型进一步整合进自己的本地工作流程中，还需要进一步的配置 —— 从基础的设置系统提示词到更高阶的模型微调定制、整合 RAG、搜索功能、多模态能力、工具调用能力等等。同时，随着专门针对 AI 开发的硬件以及小模型相关技术的发展，相信未来本地部署大模型的门槛还会进一步降低。看完此文，你会自己动手试试部署自己
TruLens是一个专为神经网络应用设计的质量评估工具，旨在帮助开发者通过反馈函数客观地评估基于LLM的应用效果。它通过编程方式评估输入、输出和中间结果的质量，从而加速和扩展实验评估的范围。
☕肝了好几周给大家整理了史上最全产品经理资料💾，全部share给大家~超级实用！从0经验小白到资深产品经理都适用~掌握了这一套产品经理知识体系，跳槽升职加薪不是问题✊
🤔教程是帮助自然语言处理（NLP）初学者快速熟悉 Transformers 库的使用方法，它通过具体的实例，一步步教你如何使用Transformers库来构建和调整模型，完成各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别和机器翻译等。Transformers是Hugging Face开发的一个NLP工具包，支持加载大多数现有的预训练模型；🌈无论你是NLP领域的学生、研究人员，还是希望快速上手Tran
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型，很明显，Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远，而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该
上一点说过了，技术永远都不够成熟，AI产品经理需要在深度理解技术优劣势的基础上，寻找到可以提供更好用户体验的业务场景。也就是说，如何结合当前现有AI技术与业务场景，为用户提供更好更便捷用户体验的产品。这时，AI产品经理主要的工作就是：【完成当前技术与现有市场需求的映射】。这一点我要特别说的是，根据以往的经验，在技术能力不足时，很多场景的业务需求都不需要我们100%的解决，只需要利用现有技术为用户解
LLM，或大型语言模型，是一种通用的人工智能文本生成器，是所有人工智能聊天机器人和人工智能写作生成器的后台系统。LLMs具有超级的自动完成能力。除去花哨的界面和其他变通方法，他们所做的更本任务是接受一个提示，并使用一串貌似合理的后续文本生成一个答案。建立在LLMs之上的聊天机器人不会寻找关键词，以便他们可以用固定答案回答，相反，他们会尽最大努力理解被问到的问题，并适当地回答。
大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年1
总的来说，与其忌惮或无视AI，不如积极拥抱AI，利用AI的工具，提升自身的能力和价值。在AI大模型这个“不能错过的历史机遇”之前，程序员们应把握住这次机会，通过自我提升和拥抱新技术，找到自身的价值所在，实现自身的职业提升。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，
随着科技的快速发展，近几年人工智能（AI，Artificial Intelligence）掀起了一阵阵新浪潮。人类从未停止过对人工智能的预想，从1950年图灵发表论文预言创造智能机器人的可能性开始，人类就在人工智能的道路上越走越远。
我们的最终目的，其实并不是把这些交互实现，而是通过实现这些交互，去思考为何这些产品要这么设计，这样的设计又能为用户带来什么。
1、作为产品经理用axure 做原型是基本技能之一，但是每次还要把原型文件复制来复制去，本地查看，手机上看起来就是一张网页等等，这些都太LOW了。然后整理一下以前学习过的知识，决定在自己电脑上搭一个小服务器，然后axure每次输出到服务器当中，这样局域网内用户就可以很方便的查看，同时，axure也是支持输出手机格式的，而且效果十分逼真。真的是装逼的不二利器。同时搭建一个小服务器自己有一些什么文档，
摘要：本文提供多款KIS云财务系列软件下载链接，包括迷你版V14.0、标准版V14.0、商贸版V9.0、专业版V16.0及旗舰版V7.0，均支持123云盘免登录不限速下载。如需其他版本点头像联系。
《AI Agent产品测评：真实需求场景下的能力评估》 本文针对当前热门的6款AI Agent产品（Manus、FlowithNEO等）进行了全面测评。研究团队从用户真实需求出发，设计了覆盖5大核心场景（商业情报、营销管理、行政运营、内容创作、生活服务）的40+测试题，重点评估产品的任务规划、工具调度和执行交付三大能力。 测评结果显示：Manus和FlowithNEO表现最优，具备较强的跨场景适应
ChatBox 是一款支持多语言模型的高效 AI 聊天客户端，主打流畅智能的对话体验，无论是日常聊天、工作辅助（如文案生成、数据整理），还是编程调试、学习答疑，都能轻松胜任。其核心优势在于跨平台兼容性（支持 Windows、macOS、iOS、Android）、自定义模型配置（可接入 DeepSeek、Grok 等主流大模型），以及轻量化设计（安装包小，启动速度快），尤其适合新手快速上手。
今天和粉丝们免费锚链接菜单的原型模板~~~
等环节的价值，避免“为用工具而用工具”。
在开始之前，咱们得先搞清楚agent到底是啥。简单来说，agent就像是一个超级智能助手，它能自己感知周围的环境，然后根据这些信息做出决策，就像我们人类根据自己的想法和判断来行动一样。比如说，智能客服就是一种agent，它能理解我们的问题，然后从海量的知识库中找到答案回复我们。
理解Transformer的解码器首先要了解Encoder-Decoder框架。在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务，机器翻译这种Seq2Seq问题通常以Encoder-Decoder框架来解决，Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。这种框架的模型分为两部分编码器Encoder和解码器Decoder，编码器负责将原文本数据编码为中间状态向
昨天，OpenAI的CEO兼联合创始人Sam Altman在他的个人博客上发表了一篇名为《反思》的文章。文章回顾了OpenAI成立9年来的发展历程：从最初的不被看好，到2022年推出ChatGPT引发全球AI热潮，用户数超过3亿，再到他被解雇导致公司陷入混乱。他意识到自己在管理上的不足，但在恢复过程中得到了很多人的帮助，并对OpenAI的董事会进行了多元化改革.Sam表示，OpenAI现在有信心以
坚持到了这儿，恭喜你，表示你有做AI大模型工程师的潜力。其实我想说的上面的内容只是冰山一角，刚开始大家不需要多么精通了解这些内容。主要是不断练习，让自己跳出「舒适区」，进入「学习区」，但是又不进入「恐慌区」，不断给自己「喂招」。记住，学习是一个持续的过程。大模型技术日新月异，每天都有新的研究成果和技术突破。要保持对知识的渴望，不断学习最新的技术和算法。同时，实践是检验学习成果的最佳方式。通过实际项
不论我们做哪个行业，也不论我们有无相关基础，时下和未来，我们定将看到越来越多的AI(人工智能)技术赋能具体产业、具体场景的产品出来。站在算法和大数据的肩膀上，AI必将迎来爆发式增长。AI是带有生物的某些特征、具有自我迭代能力的技术，时下和未来一段时间是AI工程化的阶段。产品经理需要面对的日常工作变化快、时效强、场面大，产品经理在AI时代如果不加紧学习，就会产生焦虑，甚至成为AI时代的“无用阶层”。
作为产品经理，日常工作中使用AI工具助手可以极大提升工作效率和质量。以下是对您提到的18个AI工具助手的使用场景、特性和区别的详细介绍：ChatGPT：一个基于GPT模型的对话AI，擅长生成自然语言文本，可用于快速获取信息、撰写文案或进行头脑风暴。Perplexity：提供AI驱动的搜索和分析工具，帮助用户快速找到所需信息，并进行深入分析。thinkany.ai：一个多功能AI平台，提供文本生成、
ConversationSummaryMemory这种类型的记忆随着时间的推移创建对话的摘要。对话摘要记忆随着对话的发生而总结对话，并在记忆中存储当前的摘要。ConversationSummaryMemory这种记忆对于较长的对话最有用，可以避免过度使用Token，因为将过去的信息历史以原文形式保留在提示中会占用太多的Token。复制代码摘要对话：每次新的互动发生时对对话进行摘要，而不是保存完整的
下载Meta-Llama-3-8B详细步骤
我的产品经理之路（一）——Axure RP10的下载安装、汉化与激活走进产品第一步——交互软件不能缺Axure RP10的下载及安装Axure RP10的汉化Axure RP10的激活如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功
<think>我们根据内容生成摘要，≤150字。要点：AI应用层机会，大模型岗位需求高薪，需掌握RAG、Agent、微调三项技能，提供学习资料和公开课。精简。</think>大模型应用开发成高薪风口，企业急需掌握RAG、Agent、微调三项核心能力的工程师。本文整理了14家大厂AI面经、300道Agent真题及16周学习路线，涵盖大模型微调、RAG应用与智能体搭建，并提供免费公开课及资料，助力职业
一句话说清楚：yudao-module-pay 是一个「支付中台」，它把支付宝、微信支付、钱包支付等多种支付渠道统一抽象成一套标准接口，让上层业务（商城、钱包充值、会员等）只需要对接一个 API 就能完成收款、退款、转账的全部能力。你可以把它理解成一个「翻译官」——业务系统说"我要收 100 块钱"，支付中台负责把这句话翻译成支付宝能听懂的指令、或者微信支付能听懂的指令，然后帮你盯着钱到账了没有，
阿里发布第三代通义千问大模型Qwen3，支持思考与非思考模式切换，成为当前最强开源模型之一。Qwen3系列包含多款参数规模的模型，在编程、数学等基准测试中媲美顶尖模型。用户可通过Ollama框架在本地部署Qwen3-8B模型，体验其创新功能：在提问后添加"/no_think"或"/think"指令即可切换响应模式。思考模式适用于复杂推理场景，会生成详细思考过
REC1、同学在2025年3月加入****辅导****2、整体体验不错，面试官都比较温和，以下是我被问到的问题和我的一些回答思路，希望能帮到准备面试的同学～************简要介绍项目背景我做的项目主要是针对某类用户在XX场景下存在的的问题，基于调研和痛点分析，设计了XXX功能来解决核心需求。是我自主选题的项目。因为在日常生活/实践中发现了这个问题，加上我对这类产品方向比较感兴趣，所以就尝
在科技变革的浪潮中，大模型技术已成为推动各行业创新发展的核心驱动力。对于程序员而言，这既是一场挑战，更是一次职业转型的绝佳机遇。凭借扎实的编程基础和逻辑思维能力，程序员在大模型领域拥有众多极具潜力的转行方向。下面，我们将从推荐理由与技能要求两方面，深入探讨这些方向。
作为蚂蚁花呗的产品负责人，提升营业额的关键在于精准的用户群体分析和针对性的策略实施。首先，通过数据分析明确用户分布和特点，针对白领、大学生和年龄较大的用户群体推出定制化服务，如奢侈品合作优惠、大学生花呗活动和较大额度服务。其次，通过拉新制度、用户粘性巩固和唤醒取消用户策略，如分享支付优惠、满减券和折扣活动，增加用户使用频率和忠诚度。此外，根据不同地区和收入人群的差异，实施区域化优惠和精准投流，确保
211硕士通信与信息系统专业毕业，坐标深圳，毕业之后做了两年算法工程师。自从做了技术，我感觉自己变得越来越社恐，天天面对着电脑，与别人沟通机会很少，表达能力直线下降，从一个e人变成了i人，我必须改变了。当前非常看好AI这条赛道，所有从2024年6月萌生了转行的想法，目前面试了5家，拿到了华为一家offer，涨薪21.7%，其他的依然在面试。这个岗位入职之后主要负责数字人和Agent相关的项目，所以
点击事件是一种常见的用户交互方式，用户通过点击屏幕上的某个元素（如按钮、链接或图像）触发某种动作或行为。例如，当用户点击一个按钮时，应用程序可以执行相应的逻辑，如发送请求、更新界面或者弹出提示框等。点击事件在用户界面中扮演着核心角色，能够使应用程序更加动态、互动。
以上就是这段时间我们在研究本地部署的LLM大模型的体验，NVIDIA Chat RTX目前虽然比最早的体验版好用了不少，但依然处于很早期的状态，要自行添加指定模型比较麻烦，而且不能联系上下文这点体验并不好，不过想装来玩玩还是可以的，毕竟它的安装和使用都很简单，内置的小模型对显存容量需求也不高，8GB以上的显卡就可以跑。Ollama搭配Page Assist这组合胜在够简单，比较适合刚接触这方面的新
AI产品经理是一个跨学科、跨领域的综合性岗位，它要求从业者不仅要有扎实的技术基础，还要有敏锐的市场洞察力和卓越的项目管理能力。通过上述学习清单的系统学习，你将能够逐步构建起成为一名优秀AI产品经理所需的知识体系和技能。记住，持续学习和实践是通往成功的关键。祝你在AI产品经理的道路上一帆风顺！💛我是老李，希望一些小见解可以帮助到大家，学习路上一起加油哦！END。
tokenizer将文本转为词表里面的数值。数值经过embedding得到一一对应的向量。attention_mask是用来看见左边、右边，双向等等来设定。各类下游任务，Casual, seqcls等，基本都是基础模型model后面接对应的Linear层，还有损失函数不一样。本实验采用了 tiny_story 数据集，使用的是已经分词好的样例数据，可以先体验 pretrain 与模型推理的过程，后
这是求职产品经理系列的第篇文章211本科毕业，毕业之后在北京一家中型电商公司做了3年商家后台产品经理，目前通过老薛的朋友关系拿到了美团的offer。目前还有几家在面试流程中，继续加油💪💥1、自我介绍（每次面试必问）。💥2、在做XX智服系统时，都调研过哪些国内外的开源语言模型？zui后为什么选择XX？💥3、如何评估大模型效果？评估标准和维度有哪些？❤️4、在做XX智服系统时，你的Prompt
1、AI相关的应用、技术和落地相关的准备不是很充分，很容易被问倒。2、不知道大模型构建流程是怎么样的，每个节点产出物是什么，以及上下游关系；3、不了解 AI 技术的边界，也不懂基本的算法技术AI产品面试尊的不难，他们的提问无非就是这些类型的问题我把一些问的最多的问题整理了一下，快🐎住！花了几年时间精心整理出来的，希望大家都能找到心仪的工作🦆！
hr面试也会考察简历内容，重点是职业选择与坚定程度、个人优缺点、求职进展等。面试感受：捞的部门方向和自己挺匹配，面试官问的比较细。（字数超了，自行看之前的贴子）9.5 hr面，30min。8.29一面，50min。
产品面经#
程序员转行都去干嘛了？以下这些切实又不切实的选择仅供参考1.转往临近岗位，比如你讨厌的产品经理程序猿和产品经理可谓是最像夫妻的两个职位，相爱相杀，知根知底。程序员转产品经理有很大优势，因为了解产品的实现过程，所以对项目的时间把握有相当的话语权，能保证了项目的进度，对产品将来的扩展和升级都有帮助，所以程序员转过来的产品经理是很抢手的。只要多学习一些产品营销和运营方面的知识，多一点沟通能力，程序员出生
产品经理研读：Agent的九种设计模式(图解+代码)
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的
今天教大家制作低代码可视化编辑器的原型模板~~~
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