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2025 最新,程序员 AI 学习路线!

AI 会不会淘汰程序员?这是学编程的朋友们非常关注的问题,我也一样,因为如果程序员被淘汰了,那我这个程序员博主也就光荣退休了。

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#人工智能#机器学习#自然语言处理 +1
提示词入门笔记:新手的学习路径实践

最近在使用 各类大模型的过程中,感觉 prompt 的使用效果还是不怎么理想,估计还是自己对于 提示词的理解还不够深入, 所以今天分享一下,我最近使用的一些 prompt。

#人工智能#python#自然语言处理 +1
提示词入门笔记:新手的学习路径实践

最近在使用 各类大模型的过程中,感觉 prompt 的使用效果还是不怎么理想,估计还是自己对于 提示词的理解还不够深入, 所以今天分享一下,我最近使用的一些 prompt。

#人工智能#python#自然语言处理 +1
用 LangChain V1.0 框架连接 Ollama、DeepSeek 和 Qwen 模型

刚玩 Langchain 的第一个需求是, 如何连接模型。下面, 基于我最喜欢的三种模型, 和大家分享下连接方式:Ollama、云端的 DeepSeek、还有阿里的 Qwen 通义千问。

#python#java#自然语言处理 +1
AI大模型调优工程:突破显存墙与灾难性遗忘的双重挑战

随着稀疏化技术、硬件协同设计的突破,万亿模型在消费级设备的轻量化调优正在成为现实。未来重点将是实现:更低资源消耗、更少遗忘风险、更高领域适应性的三角平衡。

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#人工智能#自然语言处理#python +1
AI大模型调优工程:突破显存墙与灾难性遗忘的双重挑战

随着稀疏化技术、硬件协同设计的突破,万亿模型在消费级设备的轻量化调优正在成为现实。未来重点将是实现:更低资源消耗、更少遗忘风险、更高领域适应性的三角平衡。

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#人工智能#自然语言处理#python +1
企业知识库的“智能大脑“:RAG如何让AI精准回答问题

这就是企业在构建智能客服和知识库时面临的核心难题。而RAG技术,正是破解这一难题的关键钥匙。

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#人工智能#机器学习#开源 +1
从“通才“到“专家“:大模型是如何完成从预训练到微调的蜕变

GPT-4、Claude、文心一言等大模型,都不是一蹴而就的。它们的诞生经历了两个关键阶段:预训练(Pre-training)和微调(Fine-tuning)。

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#人工智能#机器学习#自然语言处理 +1
从“通才“到“专家“:大模型是如何完成从预训练到微调的蜕变

GPT-4、Claude、文心一言等大模型,都不是一蹴而就的。它们的诞生经历了两个关键阶段:预训练(Pre-training)和微调(Fine-tuning)。

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#人工智能#机器学习#自然语言处理 +1
AI让我很焦虑,技术“黑话”听不懂?一篇文章让你理解LLM、RAG、微调和MCP

在产品经理跟团队沟通时经常听到“技术黑话”,AI领域内的每个人都在讲着这些“技术黑话”,这让很多打算转型AI产品经理的人陷入焦虑。

#人工智能#自然语言处理#python +1
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