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宜创AI引领创新:全球首款全栈开源通用AI Agent Lemon AI发布,轻松实现单机部署超级智能体!

LemonAI是一款全栈开源AI智能体框架,具有"多、快、好、省"四大核心优势:支持无限场景任务、5分钟极速部署、强大可定制功能及超低成本运行(单次任务仅0.1-0.3美元)。它解决了当前AI市场的六大痛点:区域限制、模型兼容、高成本、准确性优化、数据安全和扩展性。LemonAI采用VM沙箱环境确保安全执行,提供GUI可视化界面,支持经验库自学习,适用于金融、科研、编程等多个领域。其开源特性与闭源

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#人工智能#产品经理#AI
人工智能在教学中的四大应用场景(教师手册版)

对于中小学教育工作者而言,人工智能不再是遥不可及的未来概念,而是不断影响并融入日常教学实践的变革力量。从优化备课流程到创新课堂互动,从生成个性化学习资源到提供准确的学情分析,人工智能正展现出其巨大的潜力。然而,技术的引入并非旨在替代教师的核心角色。恰恰相反,人工智能的核心价值在于增强和支持教师的工作,而非取代教师。通过将部分重复性、流程化的任务交由AI处理,例如初步的资料搜集、指向明确的习题生成、

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#人工智能#AI
运维别错过!GitHub 2.8万星标“堡垒机”,好用得让人惊叹!

JumpServer是一款国产开源堡垒机,通过浏览器即可安全管控企业各类服务器资产。它提供统一运维门户,集中管理账号密码并记录完整操作日志,支持权限精细化管控和多种认证方式。该工具适用于IT、运维及开发团队,能有效解决远程运维中的安全审计问题,满足等保合规要求。官方提供一键安装脚本,建议部署在4核8G以上的Linux服务器。目前项目已在GitHub获得28K星标,是企业实现安全运维管理的理想开源解

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#人工智能#AI#大数据 +1
工业大模型市场全览:53个模型深度解析,通用、行业、场景一网打尽!

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享!

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#人工智能#AI#机器学习
2026年最赚赛道锁定!AI应用开发工程师:就业市场的宠儿,薪资翻倍,普通人3步入局指南!

当前的就业市场正呈现冰火两重天的格局:一方面,传统开发岗位需求萎缩,薪资停滞;另一方面,AI应用开发工程师岗位缺口巨大,薪资一路飙升。行业报告统计,目前国内AI应用开发相关岗位的缺口已超120万,且还在以每月15%的速度增长。

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#人工智能#自然语言处理#java +1
别困在后端!AI算法岗年薪35万起,工程思维助你轻松转型!

“公司新来的AI编程助手,已经能完成我80%的日常工作。”一位刚入职两年的程序员在技术论坛上写道,这句话道破了后端开发面临的现实挑战。但危机中也蕴藏着机遇:Meta的AI研究科学家年薪高达23万美元(约合人民币160万元),而国内大模型算法工程师月薪也普遍超过5万元。

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#人工智能#算法#自然语言处理
别困在后端!AI算法岗年薪35万起,工程思维助你轻松转型!

“公司新来的AI编程助手,已经能完成我80%的日常工作。”一位刚入职两年的程序员在技术论坛上写道,这句话道破了后端开发面临的现实挑战。但危机中也蕴藏着机遇:Meta的AI研究科学家年薪高达23万美元(约合人民币160万元),而国内大模型算法工程师月薪也普遍超过5万元。

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#人工智能#算法#自然语言处理
别困在后端!AI算法岗年薪35万起,工程思维助你轻松转型!

“公司新来的AI编程助手,已经能完成我80%的日常工作。”一位刚入职两年的程序员在技术论坛上写道,这句话道破了后端开发面临的现实挑战。但危机中也蕴藏着机遇:Meta的AI研究科学家年薪高达23万美元(约合人民币160万元),而国内大模型算法工程师月薪也普遍超过5万元。

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#人工智能#算法#自然语言处理
【大模型面试题】百度二面:你们的 RAG 首字延迟(TTFT)怎么优化?

文章详细介绍了RAG系统首字延迟(TTFT)的工程优化方案,主要从Embedding阶段(批处理、异步并发、缓存)和向量检索阶段(索引优化、分区过滤、批量查询)两方面进行优化,并提出了系统层异步流水架构和三层缓存体系。通过这些优化手段,可将RAG系统首字延迟降低几十到上百毫秒,显著提升用户体验。文章内容来自实际项目经验,适合面试准备和工程实践参考。

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#系统架构#transformer#人工智能 +1
【大模型面试题】百度二面:你们的 RAG 首字延迟(TTFT)怎么优化?

文章详细介绍了RAG系统首字延迟(TTFT)的工程优化方案,主要从Embedding阶段(批处理、异步并发、缓存)和向量检索阶段(索引优化、分区过滤、批量查询)两方面进行优化,并提出了系统层异步流水架构和三层缓存体系。通过这些优化手段,可将RAG系统首字延迟降低几十到上百毫秒,显著提升用户体验。文章内容来自实际项目经验,适合面试准备和工程实践参考。

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#系统架构#transformer#人工智能 +1
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