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智能体#知识库#平台实操#关键优化技巧#模型评估。一、RAG是智能体配知识库的标准范式。三、平台实操:三种主流方案的配置路径。四、关键优化技巧与避坑指南。二、知识库搭建四步。
五、 未来方向:迈向“ grounded ”的大模型。三、 世界模型的构建路径:从文本到具身。世界模型视角下的大模型认知边界。四、 大模型的认知边界在哪里?二、 大模型有世界模型吗?一、 什么是世界模型?
基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning。三、 微调(Fine-tuning)的关键策略。一、 Transformer 模型的本质理解。微调(Fine-tuning)二、 模型搭建的核心流程。
Prompt实战#大语言模型#深度学习#任务执行框架#大模型。一、 从“逐词翻译”到“理解语境”六、 巧用“示例”让模型对齐预期。三、 用结构化指令锁定输出框架。五、 分阶段迭代,而非一步到位。四、 用约束条件控制专业深度。二、 给模型“立人设”
逻辑回归#风控#特征工程#模型评估#可解释性。AI算法实战:逻辑回归在风控场景中的应用。三、 关键环节:特征工程决定上限。七、 总结:逻辑回归的不可替代性。一、 为什么风控偏爱逻辑回归?五、 模型评估:不止看准确率。二、 风控目标与建模任务。四、 模型训练与业务对齐。六、 模型部署与持续监控。
知识图谱如何结合 RAG实现更精确的知识问答。
数字孪生#工程项目#BIM#LOT#全生命周期。二、数字孪生在工程项目中的应用情况。一、数字孪生国内外发展现状。数字孪生国内外发展现状。
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DNN案例一步步构建深层神经网络(3)四、对于构建的深层神经网络的应用。* * * * * * * 架构。







