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  • 22.1 质量管理重要性:上线后的内容质量监控
    22.1 质量管理重要性:上线后的内容质量监控 课程概述 从本章开始,我们将进入模型持续提升的学习。在前面的章节中,我们学习了模型评估的相关内容,了解了如何在产品开发和测试阶段评估模型性能。然而,模型
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 21.3 业务导向评测:构建贴合实际场景的评估体系
    21.3 业务导向评测:构建贴合实际场景的评估体系 课程概述 在上一节课中,我们学习了模型评测的三个核心维度:通用评测、场景化评测和安全策略。本节课我们将深入探讨如何构建业务导向的评测体系,重点关注如
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 21.2 评测维度解析:通用评测vs场景化评测vs安全策略
    21.2 评测维度解析:通用评测vs场景化评测vs安全策略 课程概述 在上一节课中,我们学习了模型评估的重要性和价值。本节课我们将深入解析模型评测的具体维度,重点探讨通用评测、场景化评测和安全策略这三
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 21.1 评测价值:为什么产品经理必须掌握模型评估
    21.1 评测价值:为什么产品经理必须掌握模型评估 课程概述 从本章开始,我们将进入模型评测体系的学习。模型评测是AIGC产品开发和运营过程中的关键环节,它不仅影响产品的质量和用户体验,更直接关系到产
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 20.5 工具体系建设:微调、评估、蒸馏等核心工具
    20.5 工具体系建设:微调、评估、蒸馏等核心工具 课程概述 在上一节课中,我们学习了对齐引擎的设计,了解了如何整合Prompt工程、模型微调和RLHF等技术来实现模型与业务需求的对齐。本节课我们将探
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 20.4 对齐引擎设计:Prompt工程+微调+RLHF整合
    20.4 对齐引擎设计:Prompt工程+微调+RLHF整合 课程概述 在上一节课中,我们学习了少样本学习技术,了解了如何在数据稀缺的情况下快速适应新场景。本节课我们将探讨对齐引擎的设计,这是确保AI
    • 少林码僧
    • 2小时前
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  • 苹果悄悄买空全球内存,背后藏着一盘大棋
    一、到底发生了啥? 简单说就是:苹果在疯狂囤内存,而且是不惜加钱的那种囤。 具体怎么回事呢?全球做手机内存的主要就三家:三星、SK海力士、美光。过去这一年,这三家陆续收到苹果的大单——不是正常的采购,
    • 何振科
    • 2小时前
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    Apple
  • 20.3 少样本学习:基于少量数据快速微调模型
    20.3 少样本学习:基于少量数据快速微调模型 课程概述 在上一节课中,我们学习了如何将业务需求转化为机器可理解的描述。本节课我们将探讨少样本学习(Few-shot Learning)技术,这是智能体
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    • 2小时前
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  • 20.2 需求转化:从业务语言到机器可理解描述
    20.2 需求转化:从业务语言到机器可理解描述 课程概述 在上一节课中,我们明确了智能体生产平台的定位和核心价值。本节课我们将深入探讨平台的核心技术能力之一——需求转化,即如何将业务人员使用的自然语言
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 9.4 实战应用:Prompt在实际业务场景中的妙用
    9.4 实战:使用自己的数据集做 Stable Diffusion 的 LoRA 模型微调 引言 在上一节中,我们学习了如何使用现有的LoRA模型来定制Stable Diffusion的生成效果。然而
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • Show HN: sllm – Split a GPU node with other developers, unlimited tokens | 海外技术热榜翻译
    本文翻译自Hacker News最新热门技术文章,包含前沿技术方案、最佳实践和落地经验,帮助开发者提升技术视野。
    • 我看看怎么个事
    • 2小时前
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  • 9.3 进阶技巧:思维链(CoT)与思维树(ToT)应用
    9.3 实战:Stable Diffusion 的 LoRA 模型使用 引言 在前两节中,我们深入学习了文生图/图生图技术的应用概览以及Stable Diffusion的生图过程。在实际应用中,我们经
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • 9.2 设计原则与框架:构建高效Prompt的方法论
    9.2 Stable Diffusion 生图的过程精讲 引言 在上一节中,我们全面了解了文生图和图生图技术的应用概览。Stable Diffusion作为当前最热门的文生图技术之一,凭借其开源特性、
    • 少林码僧
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    AIGC 人工智能
  • 9.1 Prompt入门课:什么是好Prompt的黄金标准
    9.1 Prompt入门课:什么是好Prompt的黄金标准 1. 引言 1.1 为什么Prompt工程是AIGC产品经理的必修课? 在前面的章节中,我们已经深入了解了AIGC技术的发展历程、大模型的核
    • 少林码僧
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    AIGC 人工智能
  • 8.5 如何写好 Multi-Agent
    8.5 如何写好 Multi-Agent 引言 在前几节中,我们深入探讨了Single-Agent与Multi-Agent的区别,了解了Multi-Agent系统在处理复杂任务时的优势。然而,设计和实
    • 少林码僧
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    AIGC 人工智能
  • 8.4 验收标准制定:大模型产品质量把控关键
    8.4 Single-Agent vs Multi-Agent 引言 在前几节中,我们深入探讨了AI Agent的核心概念、技术组件以及在Coze平台上的具体实现。随着AI技术的不断发展,我们发现单一
    • 少林码僧
    • 2小时前
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    AIGC 人工智能
  • AI 驱动的代码重构:利用 LLM 优化遗留代码的策略
    探讨如何将 LLM 融入开发工作流,实战利用 AI 自动识别代码坏味道并生成符合 SOLID 原则的重构方案。
    • 兆子龙
    • 2小时前
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  • 【标准流程】SDD 的五阶段 SOP:打造工业级 AI 研发流水线
    终结AI编程游击战,打造工业化研发标准!本文详细拆解SDD五阶段SOP(宪法-说明-计划-任务-执行),明确人机决策边界,并提供拿走即用的高价值规则模板。
    • Gale2World
    • 2小时前
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    人工智能 代码规范
    【标准流程】SDD 的五阶段 SOP:打造工业级 AI 研发流水线
  • 8.3 需求传递艺术:如何准确向算法团队传达需求
    8.3 coze 和他的变量,Function Calling,知识库,数据库,工作流 引言 在前一节中,我们深入探讨了AI Agent的概念、原理以及与AI Copilot的区别。现在,让我们通过一
    • 少林码僧
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    AIGC 人工智能
  • 8.2 AIGC项目PRD:如何编写高质量的产品文档
    8.2 从 Copilot 到 Agent(agent 概念,原理,和 Copilot 的对比) 引言 在前面的章节中,我们介绍了Agent Studio大模型开发平台,了解了它在AI Agent开发
    • 少林码僧
    • 2小时前
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