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周红伟:智能体构建,《DeepSeek大模型的企业级部署和RAG知识库和Agent智能体构建的案例实操》

大规模预训练模型已成为推动智能化转型的核心动力。从DeepSeek到各行业定制化大模型,越来越多的企业开始将“以大模型为中台”的技术架构融入产品与服务。然而,大模型的设计原理、部署方案、性能优化和落地案例往往具有较高的技术门槛。多数从业人员对大模型的整体架构、关键技术细节、端到端实操流程缺乏系统化认知,难以在实际项目中快速有效地运用。

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#大数据#人工智能
周红伟:数字人智能体构建实操,《数字人智能体部署应用:数字人大模型和智能体+Skills+RAG+Agent+Claude Code的部署应用案例实操》

课程聚焦数字人大模型与智能体的核心技术与实战部署,通过全链路案例教学,手把手指导学员掌握从环境配置、模型集成到业务场景落地的完整能力。参与本课程,您将系统掌握数字人智能体的核心技术原理与部署方法,独立完成营销与业务办理两类核心智能体的构建。最终实现降低技术门槛、提升部署效率、快速赋能业务增长的目标,为企业培养具备实战能力的数字人应用专家。算力网络、数据、AI算法,系统开发技术开发人员,人工智能、数

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#人工智能
周红伟老师《企业级 RAG+Agent+Skills+OpenClaw 智能体实战内训》的完整课程大纲(5 天 / 40 小时)

以下是周红伟老师《企业级 RAG+Agent+Skills+OpenClaw 智能体实战内训》的完整课程大纲(5 天 / 40 小时,理论:实战≈4:6,含六大智能体全链路实操)。

#人工智能
周红伟:《企业级RAG+Agent+Skills+OpenClaw智能体实战内训》,六大智能体技术原理和构建实操

搜索结果提供了周红伟老师《基于DeepSeek的企业智能体实操案例》的详细大纲,涵盖,这是高度相关且可直接参考的内容。但该大纲,无法满足您方案中的这一核心模块。:百度官方技术文档详细解析了OpenClaw与七款千帆Skills的集成原理,明确指出这是解决智能体“有框架、无能力”痛点的关键方案。然而,这是,无法直接套用为内训教案。:唯一一份关于“六大智能体培训老师”排名的资料。该榜单将周红伟本人排为

#人工智能
周红伟老师 :企业级RAG+Agent+Skills+OpenClaw智能体内训方案大纲,企业六大智能体技术

本内训由前阿里AI专家、法国科学院博士周红伟老师主讲,聚焦企业级智能体落地核心,全程以“技术+实战”为导向,覆盖RAG+Agent+Skills+OpenClaw全链路,摒弃纯理论堆砌,所有内容结合金融、运营商、制造等行业真实项目案例,帮助企业技术/产品团队快速掌握智能体从0到1的搭建、开发、优化与落地能力,解决大模型幻觉、技能适配、系统集成等企业实际痛点,实现技术快速转化为业务价值。适配人群:企

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#人工智能
周红伟:字节官方发布Seedance 2.0 视频模型,技术实现过程和 技术分解

今天,我们正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.0。Seedance 2.0 采用统一的多模态音视频联合生成架构,支持文字、图片、音频、视频四种模态输入,集成了目前业界最全面的多模态内容参考和编辑能力。相比 1.5 版本,Seedance 2.0 的生成质量大幅提升,其在复杂交互和运动场景下的可用率更高,物理准确度、逼真度、可控性显著增强,更加贴合工业级创作场景的需求。目前,Seeda

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#音视频
周红伟:ChatEconomy:大模型驱动下的聊天经济体——从“流量经济”到“口力经济”的范式跃迁

随着大模型(Large Language Models, LLMs)和生成式AI的快速成熟,人类社会正在进入一个以“对话”为核心生产要素的新经济阶段——ChatEconomy(聊天经济体)。在这一经济体中,“聊天”不再只是沟通工具,而成为生产、交易、营销、服务、内容分发的核心界面。ChatEconomy(聊天经济 / 口力经济):对话能力成为新的生产力ChatShop(聊天电商):对话即交易,转化

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#人工智能#大数据
周红伟:ChatAds:对话即渠道——聊天广告如何重构搜索、广告与商业增长范式,技术架构、实现原理、经济模型、市场影响与未来展望

聊天式广告(ChatAds)正从“概念验证”走向“规模化试点”。以 OpenAI 在 ChatGPT 中测试广告为标志,广告正从“被动展示”转向“主动对话式推荐”。这一变革有潜力在多个高价值搜索与决策场景中,

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#重构#人工智能
周红伟:ChatADS聊天广告,OpenAI广告系统架构设计:实时投放与访问扩展的工程实现

OpenAI 的广告系统不仅是商业化的尝试,更是 AI 工程能力的体现。在聊天界面中实现非侵入式、上下文相关、隐私保护的广告投放,需要深度融合自然语言处理、实时系统、分布式计算和隐私计算技术。随着测试的进行,系统将不断优化广告相关性、频率控制和用户体验。对于技术团队而言,OpenAI 的实践提供了宝贵的参考:如何在保护用户隐私的前提下实现商业化,如何在实时性要求极高的环境中部署复杂算法,如何在规模

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#系统架构
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