对于已经在职场中摸爬滚打了3-5年的程序员来说，已经具备了一定的工作经验，掌握了一些专业知识，对于工作中的各种问题和挑战已经有了一定的解决方案。但是，随着科技的不断进步，行业竞争的不断加剧，不能一味地依靠过去的经验和知识，更要时刻保持学习的心态，持续学习新技术，积累新经验，以便更好地应对职场的各种挑战。因为，在科技日新月异的现代社会中，新技术的出现和发展速度往往很快，很多新技术在过去几年中层出不穷

首先在创建Activity时将MainFragment添加到了Activity中，MainFragment里又会通过FragmentStateAdapter将Fragment添加到MainFragment的ViewPager2中。然后通过消息推送，让activity调用`FragmentManager.FragmentTransaction.replace()`移除了MainFragment并添加

看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。

当下让大模型掌握企业的知识和流程，成为企业AI应用的首选，今天我们介绍一下用Dify搭建一个简单RAG知识库，基于Prompts+ Embedding+Rerank混合方案，实现更高准确率。

现在AI大模型火热，每个人都想对大模型技术有所了解，至少想了解个大概，这个时候，读懂架构图就很关键。如果把AI大模型比作一座智能工厂：没有架构图 = 盲人摸象，东拼西凑有了架构图 = 上帝视角，运筹帷幄

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Dify最牛的地方就是像搭积木一样简单——不用懂代码，普通人稍微学学就能用它的「智能机器人」和「流程图」功能，自己拼出一套自动化工具。比如自动回复客户、处理文件这些事，你拖拖拽拽就能搭出想要的功能，特别适合折腾些好玩的小发明。

全量微调是指在迁移学习中，对预训练模型（如BERT、GPT）的。

开始之前，为了方便大家理解，我们先对大模型做一个直观的抽象。输入序列 X = [x1, x2, …, xm]， 输出序列Y = [y1, y2, …, yn]，X和Y之间的关系是：Y = WX。我们所说的“大模型”这个词：“大”是指用于训练模型的参数非常多，多达千亿、万亿；而“模型”指的就是上述公式中的矩阵W。在这里，矩阵W就是通过机器学习，得出的用来将X序列，转换成Y序列的权重参数组成的矩阵。这

本文是电子科大最新综述，系统梳理了大模型如何赋能具身智能的两大核心——自主决策与具身学习，并首次将"World Model"纳入统一框架。文章详细介绍了分层决策与端到端决策两大范式，以及模仿学习与强化学习在具身智能中的应用，最后探讨了World Model作为决策与学习新引擎的四大设计路线和两大应用场景，为研究者提供了全景式路线图。