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

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，

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

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

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

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。

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

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、

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

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

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

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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。

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

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

8.1 工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台 引言 在AIGC（人工智能生成内容）和AI Agent技术快速发展的今天，如何高效地开发、部署和管理智能代理系统成为了

7.6 图像生成技术盘点：Stable Diffusion、DALL-E等模型解析 1. 引言 1.1 为什么产品经理需要了解图像生成技术？ 在前面的章节中，我们深入学习了文本大模型的原理和选型。现在

7.5 文本大模型巡礼：GPT4、LLaMa、百川等主流模型对比 1. 引言 1.1 为什么产品经理需要了解不同大模型？ 在前面的章节中，我们已经深入学习了Transformer架构、BERT模型、G

7.4 RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG 引言 在前面的章节中，我们系统学习了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的理论基础、核心组件和实现细节。现在

7.3 RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法 引言 在前两节中，我们学习了RAG的基础概念和工作流程。要构建一个高效、准确的RAG系统，知识库的搭建是至关重要的环节。一个高质