有兴趣的可以看看。这个能力很多人看到只是觉得“更长了”，但对于开发者来说，这其实是一个分水岭。这件事的意义在于：过去开源模型的标签是“够用”，而现在，它开始变成——DeepSeek V4 现在还只是预览版，很多能力还需要时间验证。如果你只是扫了一眼新闻，可能会觉得——又是一次模型升级。为代表的闭源模型不断拉开差距，而开源阵营始终在追赶。而这一次，DeepSeek 给出了一个完全不同的答案。把整本资

他跟着宋老师的课程有条不紊地准备，吃透了 Transformer、Attention 等核心考点，提前攻克了面试高频问题，为秋招做好了万全准备。往期学员通过我们的内推，入职都特别高效，内推很多都是大厂，只有帮助大家学习到技术，找到一份好工作，我们才能收获好的口碑。等等不同的应用场景，在整个授课过程中，老师更加注重是业务与思想的传播，让你轻松应对工作中的问题并且有举一反三的能力。中，把理论和实践相结

除了大模型技术讲解，还有能够震撼到每一个程序员的、超详细、最热门的大模型商业化应用案例。应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。会这些技术，就能拉开与90%普通开发者的差距，实现职业层级的跨越，握住“高薪钥匙”！5个步骤，覆盖超多业务场景，培养全栈开发能力，轻松

这解释了一个反直觉的现象，Qwen3.7-Max在Claude Code、OpenClaw、Qwen Code这几个框架里的表现都很稳，没有出现「在自家框架里很强、换一个就拉胯」的情况。换句话说，在全球编程模型的竞技场上，阿里是唯一杀进这张牌桌的中国厂商，仅次于Anthropic，位列第二。更关键的是，它展现出了策略进化，中期遇到危机能自主调整方向，识别并拉黑恶意客户，最终收敛到稳定的执行循环。在

最近很多小伙伴找我要一些 Linux 基础资料，于是我翻箱倒柜，把这份华为大牛总结的 Linux 归纳笔记找出来，免费共享给大家！据说有小伙伴靠这份笔记顺利进入 BAT 哦，所以一定要好...

Chatgpt 很多同学都用的非常熟练了，但是都停留在文字阶段，有没有更好玩的用法，可以深度的利用chatgpt做一些事情呢？今天菜哥就找一个方法可以快速利用chatgpt制作视频，整个过程大概3分钟，非常有趣，让人眼前一亮，我们一起来看一下。整个的过程会用到2个工具：一个是chatgpt + 剪映VIP版本。1.打开你的gpt 生成一段文字这里我们用gpt4给大家演示一下，3.5应该也可以的。比

根据官方的基准测试，在同等规模的金融数据操作中，它的吞吐量甩开 MySQL 将近50个身位，跟 MongoDB 比也是碾压级别的差距。从经典的 LightGBM、CatBoost 这类树模型，到 LSTM、Transformer 等深度网络，甚至还包含了最新的强化学习方案，基本涵盖了当前主流的量化建模方法。整体看下来，我最直观的感受是：AI 介入量化研究这件事，已经从"概念讨论"变成了"工具落地"

它把复杂的自然语言处理任务变成了几行代码的事情，让没有深度学习背景的开发者也能轻松构建智能文本处理应用。简单来说，Promptify就是一个"提示工程"的工具包。它帮你把复杂的NLP任务转换成对大语言模型的提示，然后把模型的回答整理成你想要的格式。从Python安装，入门，数据分析，爬取股票基金的历史+实时数据，以及如何写一个简单量化策略，策略回测，如何看资金曲线统统都有介绍，非常超值！虽然它可能

类似这样的AI应用还有很大很大，智能体还可以跟mcp结合，以前是移动互联网时代，有大量的app出现，未来这样的局面会打破，大家不再大量的使用app 而用智能体，这个智能体会帮你去查询某一个具体的事务，而不需要你打开某个app，然后输入一堆去查询。尤其是AI的大模型迭代速度太快了，新的工具，新的模型，层出不穷，现在mcp的这个协议的出来，会颠覆我们传统的软件使用的壁垒。前端和后端用api接口进行访问

公众号菜鸟学Python主理人，2017年开始做公众号，从0做起做到31万粉丝，累计写了700多篇Python原创，副业变现7位数，目前是Python领域的头部大号，涉猎量化，AI编程，智能体开发，AI应用开发。这个提示词具体的内容我就不赘述了，前面很多案例都讲过系统提示词的几个要素，如果不太明白，可以直接喊deepseek帮你完成，这个不是很难的。然后这个大模型节点输出。开始节点我们的设计是这样