首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
AI应用
订阅
用户403143177513
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
5篇文章 · 0订阅
AI 时代的工程师需要具备什么能力?Augment Code 给出了他们的招聘标准
如果 agents 已经能写 99% 的代码,那该怎么招工程师?这就是今天讨论的话题,实际上大家普遍不觉得 AI 时代就不需要人了,AI 只是开始接管写代码这个事情,但是代码也只是软件工程的其中一环,
Agent Skills在货拉拉AI应用尝试
本文基于 Anthropic 官方工程博客发布的《Equipping agents for the real world with Agent Skills》进行解读,结合货拉拉数据场景实战做一些探讨
一文带你上手 AI Agent 编程
许多 agent 教程比较偏概念的科普,看完了后还是不知道怎么编程,这里以能够上手编写一个 Agent 为目标,理解 LLM 的关键概念,掌握构建 Agent 的关键技术。
无任何数学公式理解大模型基本原理
前言 为什么我们使用chatgpt问一个问题,回答时,他是一个字或者一个词一个词的蹦出来,感觉是有个人在输入,显得很高级,其实这这一个词一个词蹦不是为了高级感,而是他的实现原理决定的,下面我们看下为什
RAG实战|8种RAG架构浅析
因为项目的需要,之前研究了一段时间的RAG,于是本文总结 8 种 RAG 架构,对每种架构进行简要介绍,并用 langchain 实现其参考代码。