启示录

从“实验室珍品”到“开发者标配”的蜕变 三年前，想要用上最先进的大模型是什么体验？ 你需要先读透几百页的论文，配置复杂的CUDA环境，处理各种依赖冲突，最后在昂贵的GPU上战战兢兢地运行——结果很可能

神经网络是什么？它为什么能“学会东西”？ 很多人第一次听到“神经网络”时，会以为它是一种非常高端、抽象的技术，好像只有穿白大褂的科学家才能理解？

AI就像"学会开车"这个目标： 1.机器学习是"通过练习掌握驾驶技术" 2.深度学习是"最先进的驾驶训练方法" 3.大语言模型是"用这种方法训练出的赛车手"

优秀的人不止“把活干好”：互联网大厂前辈总结的7层修炼之路 昨天和一位互联网大厂的朋友交流，我问了他一个问题：“说说你们见过真正优秀的人是什么样，好让我知道我离目标有多远。

从"感觉不错"到"数据说话"的质变 在之前的文章中，我们系统介绍了检索前优化、检索优化和检索后优化的各种先进技术。但一个关键问题始终悬而未决：我们如何知道这些优化真的有效？

检索前，研究员会构思多个相关的搜索角度（查询改写）。 检索中，他会同时查阅多个数据库和资料源（并行检索）。 检索后，他会综合所有找到的信息，去伪存真，排出一个最可信的答案列表（递归重排序）。

从"找到资料"到"用好资料"的最后一公里 想象一下这个场景：经过检索前优化的精心准备和检索优化的精准查找，你已经从海量知识库中找到了最相关的文档。就像一位研究员，面前堆满了从图书馆找来......

从"找到"到"找准"的质变 想象一下这个场景：经过检索前优化的精心准备，你已经把用户的问题"翻译"成了系统能理解的语言，就像把"那个合同怎么解除"变成了"物业服务合同解约流程及所需材料清单"。

引言：为什么检索前优化如此重要？ 想象一下这个场景：你去图书馆查询"物业合同解约流程"，但你的表达方式是："那个...合同...怎么解除？"。图书管理员一脸困惑？？？

传统RAG虽然解决了一部分问题，但也经常掉链子。于是，进阶版的 Advanced RAG 出现了。它就像是给外挂再装了外挂，不仅能搜，还能搜得更准、答得更好。

想象一下，你刚刚买了一台崭新的智能烤箱（大模型）。它可以烤披萨、做蛋糕、烤鸡翅等各种美食，但刚买回来时，所有的旋钮设置都是乱的——你根本不知道 180℃ 对应哪个档位...

想象你有一部超级智能的手机（就像LLM大语言模型），它能聊天、写代码、回答问题，但有个缺点——不能直接连WiFi、用蓝牙，也读不了你的相册。这时候，你需要一个“万能转接器”，让手机能连接各种设备和服务

我明明问的是同一个意思，只是换了个说法、换了标点，为什么AI匹配出来的答案不一样，甚至召回失败？进来看看！

今天咱们来唠唠怎么用 AI 把户型图里的东西（像墙、窗户、门啥的）用AI模型给认出来。听起来是不是有点高大上？别担心，其实挺简单的！

语音合成(Text To Speech)：在日常开发需求中，产品不乏有一些语音播报的需求存在，拿我司来举例，中台系统的消息语音播报、数字孪生党建项目的语音讲解功能～

在项目比较合理的情况下，我们前端项目一般集成本文讲述的的规范，通过我们制定好的规范，在帮助团队提升了开发效率的同时，也向前迈出了相对坚实的一步。

背景: "我的代码太完美了，不可能有bug!" 不知道大家有没有过这样的自信。我们团队的代码观：“是代码一定是有bug的。要考虑好充分的兜底以及紧急预案。”

新款的 mac 搭载了苹果自研的芯片，放弃了 intel 的 x86 芯片，那之前的软件难免会存在兼容性问题。

前言：hello，大家好，今天给大家分享一下我模仿完成《JUEJIN FRIENDS 好好生活计划》连续打卡脚本的过程。

我是一名昂首挺胸，勇敢向前的前端开发工程师！每一个人都有自己的人生目标，而我的人生目标就是可以让家人过上幸福快乐的日子！