听说你是搞C语言的？天天对着寄存器写代码，对着示波器调Bug？STM32、FreeRTOS、Linux内核驱动，这些你闭着眼睛都能写？摸过GPIO，调过I2C，搞过DMA，踩过各种底层深坑？那我来问你一句话：你拿这个手艺，年薪过了40万没有？没到的话，别急着自我怀疑。是你的能力被低估了，不是你不努力。C语言程序员转AI大模型开发，这条路比你想象的靠谱得多。而且竞争者少，因为大多数AI选手根本搞不定

语言模型真的能用于时序预测吗？根据贝特里奇头条定律（任何以问号结尾的新闻标题，都能够用「不」来回答），答案应该是否定的。事实似乎也果然如此：强大如斯的 LLM 并不能很好地处理时序数据。时序，即时间序列，顾名思义，是指一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。在很多领域，时序分析都很关键，包括疾病传播预测、零售分析、医疗和金融。在时序分析领域，近期不少研究者都在研究如何使用大型语言模型（LLM

上周五我在一个特工宇宙的社群里做了一次分享，题目是《从 YC 项目看 AI 趋势以及 AI agent 开发工具类产品该如何设计》，收到了大家不错的反馈，不过回看视频后还是发现不少可以提升的地方，感兴趣的朋友公众号回复“分享”获取会议录屏链接，这篇文章和大家详细讲讲分享中提到的:相关的资料（包括论文链接，原作者博客，langchain 代码实现等）已经整理在成表格(关注公众号发送“Agent”即可

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在完成deepseek-r1模型的本地部署后，如何搭建自己的个人知识库，训练（投喂数据）出专属自己的AI工具呢？比如多模态学习：PDF、音频、视频；使AI更加准确的理解我们的意图，更快速完整的给出精准答案，为提供我们更懂、更人性化的服务。follow me，跟着本文下述教程步骤操作就能搞定！此操作使用ollama就可以完成，首先，运行运行我们需要指定好具体的模型名称和大小，即上篇文章安装的本地de

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alp

今天我们学习了文本的加载与分割，Langchain提供了丰富的外部数据加载器，这些外部数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，其中我们还介绍了从网页和youtube视频中加载文本的方法，这个挺有意思的，大家可以尝试一下，由于外部数据量可能比较大，如pdf, text文档等，因此当我们加载了外部数据以后，我们还需要对数据进行分割处理，我们介绍了几种文本分割的方法，其中有按字符分割的Character

给你讲个恐怖的故事：我今年，32岁了！三十岁左右是一生中最焦虑的年纪。在大城市打拼的我们，每天在瞬息万变的互联网行业里累成翔；为了保住饭碗付每月的房贷或者房租，回家还要拼命学习成长，想怎么和有想法且已经创业几次的95后比更有市场竞争力；活在青春尾巴的我们，看着自己开始发福的身体不断问自己：会像李世石那样被阿尔法狗打败那样，被超人类的AI取代吗？看另一批已借助AI先行出发、领跑时代的30岁产品经理们

用于深入理解文本数据集。在对私有数据中的复杂文本信息进行文档分析时，GrahRAG 使用 LLM 生成的知识图谱来大幅提高问答性能。这里的私有数据集是指 LLM 没有接受过训练且从未见过的数据，例如企业的专有技术文档、业务文档等。