参数规模超百亿的深度神经网络语言模型；在海量无标注文本上通过自监督学习进行预训练；能够通过微调或提示（Prompt）适配广泛下游任务。更广义地，它也被称为“基础模型”（Foundation Models），不仅限于自然语言，还能处理图像、音频等多模态数据。Token是模型处理的基本单元，不等于“单词”；英文中1 token ≈ 4字母，中文中1 token ≈ 1~2字；模型通过“单字接龙”方式生

提示（Prompt），也称提示词或提示语，是用户向计算机程序或大语言模型传入的一个或一组指令、一段文本，用以引导其朝着用户的期望进行响应或行动。在大模型时代，提示一般指人类用于与大模型互动的自然语言文本，如问题、指令或闲聊。它是激发大模型潜力的钥匙。提示工程（Prompt Engineering），又称提示语工程，是指通过开发与优化提示词，让大模型输出预期结果的过程。简言之，就是“怎样写出好提示”

大模型的时代，从来不是 “唯技术论” 的时代，而是技术 + 业务深度融合的时代。想要让大模型真正产生价值，不是盲目追求最新、最强的模型，而是先搞懂它的原理和边界，再结合业务痛点，找到合适的结合点。作为 AI 产品经理，我们的核心竞争力，从来不是单纯的懂 AI 或懂业务，而是把 AI 的能力，精准转化为解决业务问题的方案。搞懂大模型的智力之源与能力边界，只是第一步，而真正的落地，藏在每一次的实操、每

保姆：提供一个房间，部署到哪里。一种云部署：租一个房子，是不是要花钱。40-60本地部署：好处，免费。坏处是什么：不安全。国内服务，国外服务器的区别。

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数据分析已成为现代商业决策的核心驱动力，但很多人在面对数据时，常常陷入 “不知道看什么、怎么分析、如何应用” 的困境。本文将系统梳理数据分析的核心知识，从数据的本质到分析流程，从方法工具到实战指标，帮你搭建一套完整的数据分析思维框架，让数据真正为业务服务。

现实场景充满了复杂性：物体的多角度变化、光照的剧烈差异、运动带来的模糊遮挡，以及层出不穷的背景干扰，都会对模型的鲁棒性与准确性构成严峻挑战。由于我们没有更多的样本，因此系统自动将上传的图片中的目标图片的位置计算抠取出来生成训练图片(本次实战是随机生成了100张训练图片)这里用到了2个核心的http节点，第一个是上传图片，第二个是调用模型进行检测，最后通过llm节点进行汇总。开发一个智能体，当用户输

前言在推动AI落地业务的过程中，我们常面临一个两难选择：通用大模型存在“感知瓶颈”，难以深入业务细节；而为其专门微调则性价比过低。为破解此局，我们提出了的混合架构。该架构的核心在于发挥各自优势，既保障了对复杂场景的适应能力，又实现了垂直场景下的降本增效，为AI的规模化落地提供了可靠路径。本节将用一个具体的目标检测小模型，详解其定义以及训练与应用的关键步骤。一、关于目标检测的定义目标检测就是让计算机

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做电商产品最核心的是什么？不是堆功能，而是让用户 “看得懂、找得到、买得爽”。这篇就从实际设计逻辑出发，拆解电商用户端从浏览到下单、售后的完整设计思路，全是能直接落地的干货～