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大模型训练全流程实战指南实战篇(十四)——网络安全大模型数据获取

训练网络安全大模型,第一步永远在数据。面对分散、异构的多源语料,如何系统获取?本文直击实战,梳理学术论文、标准框架、CVE漏洞库、电子书籍、社区博客、开源数据集及数据蒸馏,每类附具体渠道与可复现代码。

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#web安全#安全#人工智能
一文详解ChatGPT Agent——OpenAI定义未来大模型智能体发展的标杆!

好的AI Agent智能体应该是什么样的呢?拥有五亿用户的ChatGPT给出了答案,那就是DeepResearch+Operator+沙盒环境代码执行+多模态+自定义工具调用各项功能的AllinOne

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#人工智能#python
准确率飙升!Graph RAG如何利用知识图谱提升RAG答案质量(一)——GraphRAG是什么?

本篇分享详细描述了GraphRAG的发展历程和技术特点,通过实际知识库问答案例向大家展示GraphRAG基于知识图谱相比传统RAG检索的优异性能,GraphRAG一定是未来技术的标杆,大家快来学习吧~

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#知识图谱#人工智能#python +2
DeepSeek Harness 入门很简单(二)——DeepSeek Harness通用设置及Agent预设详解

DeepSeek Harness配置太复杂?一文拆解通用设置、权限策略与四大Agent预设差异!标准模式功能全但烧Token,极简模式轻量极速,PTC模式批量提效,创造模式还能用自然语言定制专属Debug助手。读懂这些,你离驾驭Harness只差这篇!

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#人工智能
大模型工程面试经典(六)—大模型微调与RAG该如何选?

本期分享系统介绍了RAG和模型微调的技术背景和适用场景,帮助大家更好理解模型微调和RAG的本质区别。同时鉴于模型微调的重要性,还补充了三个模型微调有关的面试题,相信大家按如上模板回答一定是加分项!

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#面试#职场和发展#人工智能 +1
大模型工程面试经典(七)—如何评估大模型微调效果?

本期分享详细介绍了如何验证模型微调性能的方法包括人工+数据集自动化,以及扩展了模型评估相关的热点面试问题。总的来说,评估微调效果不仅仅是模型研发的最后一环,更是决定模型能否真正落地应用的关键环节。

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#面试#职场和发展#人工智能 +2
低代码Agent开发框架使用指南(四)—Coze大模型和插件参数配置最佳实践

本篇分享系统讲解了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。在模型配置方面,详细解析了模型选择、生成多样性参数及输入输出设置。在人设配置环节,提出了结构化提示词模板,并通过电商客服案例演示了完整配置流程。插件使用部分,介绍了两种调用方式和五项核心功能,总结了“功能专注、精简化选择、避免重复”三大最佳实践,帮助开发者快速构建功能完善、交互自然的AI智能体。

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#低代码#人工智能#python
再造童年:用豆包大模型,一个小时搭了仿4399摸鱼小游戏集合

断网摸鱼,用Doubao-Seed-Evolving花了一个下午,从零搓出了 Flappy Bird 双人对战、3D 城市赛车,还顺手搭了个 4399 风格的游戏大厅,国产大模型的代码能力值得关注!

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#人工智能
LangChain DeepAgents 速通指南(十一)—— DeepAgents Code 记忆与状态管理

DeepAgents Code 的记忆系统远不止“存消息”——短期靠检查点+缓存+异步 IO 实现无损恢复,长期靠分层 AGENTS.md + 注入模板 + 防护中间件沉淀跨会话知识。本文拆解 LangChain 团队如何用工程手段驯服记忆,为生产级智能体筑牢可靠性底座。一篇读懂状态与记忆的设计精髓。

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#人工智能
别拿Claude Code当对话框:这6个GitHub项目让你吃透代码智能体

6个GitHub项目带你从“用好”到“手撸”Claude Code:前两个激活多智能体协作,效率翻倍;后四个从零手写到源码分析,搞懂原理。无论你是重度用户还是想自建代码智能体,这条学习路径都为你准备好

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#github#人工智能
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