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
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
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
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,
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
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
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
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。
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
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、
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
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
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
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。
【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。
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
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
8.1 需求决策三问:为什么做?能不能做?怎么做?
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
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
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 大模型炼成记:预训练、微调、强化学习三步曲
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 GPT进化史:从GPT-1到GPT-4的技术跃迁
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30