我是@王大锤，资深软件工程师/技术博主，专注于提示工程、AI交互设计、用户行为分析。曾帮助5家AI公司优化prompt模板，提升用户反馈评分30%以上。博客：https://www.dachui.tech微信：dachui-tech欢迎交流提示工程的问题！最后的话提示工程的本质，是“用prompt连接用户需求与AI能力”——而用户行为数据，是你“读懂需求”的钥匙。选对工具，你就能更快拿到这把钥匙，

在AI原生应用（如智能助手、垂直领域知识图谱、个性化推荐系统）中，“理解文本”是核心能力。而实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为自然语言处理（NLP）的“地基”，负责从文本中精准提取关键实体（如人名、机构名、时间、产品名），是后续语义分析、知识推理的前提。本文将围绕“如何用深度学习方法解决AI原生应用中的实体识别问题”展开，覆盖基础概念、经典模型（BiLSTM

随着GPT-4、Stable Diffusion等大模型的普及，「AI原生应用」（AI-Native Application）成为科技圈的热词。但很多人对它的理解停留在「用了AI功能的软件」层面。本文将聚焦「思维框架」这一核心，解释AI原生应用与传统软件的本质差异，帮助开发者、产品经理甚至普通用户，理解这套框架为何能让应用像「活物」一样成长。本文将从「生活故事」切入，用「奶茶店升级」类比AI原生应

数据清洗是数据处理的第一步，直接决定了后续分析、建模的质量。本文聚焦“AI与自动化”这一未来方向，探讨技术如何解决传统数据清洗的痛点（如人工成本高、规则滞后、复杂场景难处理），覆盖技术原理、实战案例、未来趋势三大核心内容。本文从“为什么需要AI清洗数据”讲起，用“整理书架”的故事引出核心概念；接着拆解AI清洗的技术原理（含代码示例）；通过电商数据清洗实战演示自动化流程；最后展望未来趋势（如自监督学

随着GPT-3.5、Llama等大模型的普及，“AI原生应用”（AI-Native Application）正在取代传统软件成为新趋势。这类应用以AI模型为核心驱动力，而非传统的“功能模块+数据库”架构。本文将覆盖前端智能交互设计（如自然语言输入、多模态响应）、后端模型部署（如LLM调用、微调）、数据层优化（如向量数据库应用）三大核心环节，帮助开发者掌握全栈开发能力。本文从“概念→原理→实战”层层

本文将详细介绍在线学习系统架构设计中的 8 个核心文档，包括每个文档的作用、主要内容以及如何编写。通过对这些文档的深入了解，你将能够更好地规划、设计和开发在线学习系统，提高团队协作效率，确保系统的质量和可维护性。本在线学习系统采用分层架构设计，分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。各层之间通过接口进行交互，实现了高内聚、低耦合的设计原则。本在线学习系统采用 MySQL 数据库，数据库名为。课程管理模

在“所有应用都值得用AI重做一遍”的浪潮中，许多团队陷入了“AI功能堆砌”的误区——给传统系统加个聊天框、套个大模型API，就号称“AI应用”。但真正的AI原生应用（AI-Native Application）是从需求定义、架构设计到用户体验，全程以AI为核心驱动力的系统。本文的目的是：帮你建立一套“AI原生思维框架”，避免重复造轮子，高效完成技术升级。本文将从“生活案例引入→核心概念拆解→技术原

本文的目的是深入剖析对抗攻击与AI模型隐私保护之间的关系，探讨对抗攻击如何影响AI模型的隐私，以及如何通过隐私保护措施增强模型对对抗攻击的抵御能力。范围涵盖了对抗攻击和隐私保护的基本概念、相关技术原理、实际应用场景以及未来发展趋势。本文首先介绍相关的术语和概念，为后续的讨论奠定基础。接着通过故事引入的方式，形象地解释对抗攻击和AI模型隐私保护的核心概念，并分析它们之间的关系。然后详细阐述对抗攻击的

工业级AI原生应用（Industrial AI-Native Applications）指从系统设计之初就深度融合AI能力的软件系统，典型场景包括智能质检、预测性维护、供应链优化等。这类应用的核心依赖是“嵌入模型”（Embedding Model）——一种能将文本、图像、传感器数据等非结构化信息转化为计算机可处理的高维向量的AI模型（例如BERT的文本嵌入、ResNet的图像嵌入）。

在当今科技飞速发展的时代，AI原生应用越来越广泛地融入我们的生活。多模态自然语言理解技术作为其中的关键部分，能够让机器更好地理解人类复杂的交流方式。本文的目的就是深入探索这一技术，范围涵盖技术的基本概念、核心算法、实际应用等多个方面，帮助大家全面认识它。本文首先会介绍多模态自然语言理解技术的相关术语和概念，然后通过故事引入核心概念，解释它们之间的关系并给出原理示意图和流程图。接着详细讲解核心算法原