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  • Hermes成功实现Ralph Loop+多智能体协作 完成任务质量大大提高!!!
    最近看到哔哩哔哩博主费曼冬瓜学徒的“Ralph+多智能体协作”,我认为很赞,这个方案很严谨,能解决非常多的现实问题,于是就花了两天时间在Hermes中引入,具体效果如何? 费曼冬瓜学徒的“Ralph+
    • WJJAGI
    • 1小时前
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    架构 GitHub
     Hermes成功实现Ralph Loop+多智能体协作 完成任务质量大大提高!!!
  • Hermes Agent - 自改进 AI Agent 的精髓
    本文对Hermes Agent的核心理念、独特优势进行说明。 Hermes Agent 是 Nous Research(赫尔墨斯模型家族的创造者)于 2026 年 2 月开源发布的自主 AI Agen
    • 技术达芬奇
    • 2小时前
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    人工智能
  • 学习 AutoML——神经架构搜索(NAS)
    2017 年,我亲眼见证了一次范式转变。Google 的研究人员刚刚发布了 NASNet,这是一个完全由机器学习算法发现的神经网络架构。这个发布之所以不同寻常,并不只是因为自动化系统发现了一个新架构,
    • 数据智能老司机
    • 3小时前
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    机器学习
    学习 AutoML——神经架构搜索(NAS)
  • 学习 AutoML——自动化数据预处理与特征工程
    我永远不会忘记那个让我真正理解糟糕数据预处理代价的项目。那是 2006 年,我正在为一家价格优化初创公司做咨询。它想用电子健康记录来预测患者再入院风险,用于一个保险定价项目。三个月后,它把 80% 的
    • 数据智能老司机
    • 3小时前
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    机器学习
    学习 AutoML——自动化数据预处理与特征工程
  • LLM评估体系工程2026:如何科学度量AI应用的真实质量
    ## 引言:没有评估就没有进步 "我们的 AI 助手回答质量变差了,但我们说不清楚哪里差,也不知道哪个版本好。" 这是 AI 应用团队最常见的困境之一。没有系统的评估体系,Prompt 迭代、模型
    • 少林码僧
    • 3小时前
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    人工智能 LLM Python
  • 学习 AutoML——理解 AutoML 流水线
    自动化机器学习(AutoML)的承诺是具有变革性的:以最少人工干预,将原始数据转化为生产就绪的预测模型。然而,在这种优雅简洁的表象背后,隐藏着一套复杂的、相互连接的流程编排;这些流程必须协同工作,才能
    • 数据智能老司机
    • 3小时前
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    机器学习
    学习 AutoML——理解 AutoML 流水线
  • AI Agent状态机设计2026:构建可预测、可调试的智能体工作流
    ## 引言:为什么 Agent 需要状态机 一个没有状态管理的 Agent 是"随机游走"的 Agent。它可能陷入无限循环、无法从失败中恢复、产生前后矛盾的行动,或者在复杂任务中"失忆"。 状态
    • 少林码僧
    • 3小时前
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    人工智能 LLM Python
  • 向量数据库工程实战2026:Qdrant生产级部署与性能调优完全指南
    ## 引言:向量数据库选型已成定局,工程深度成关键 2026 年,Qdrant 已经成为企业级 RAG 和 AI 应用的主流向量数据库选型之一。但大多数团队还停留在"会用"的阶段——能跑基础的 up
    • 少林码僧
    • 3小时前
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    人工智能 LLM Python
  • LLM流式输出工程进阶2026:从SSE到多模态实时渲染的完整实战
    ## 引言:流式输出为什么重要 用户等待 AI 回复的体验,很大程度上取决于两个指标:TTFT(首字符时间)和感知流畅度。一个 30 秒才显示完整回复的界面,远不如一个几百毫秒就开始"打字"的界面体
    • 少林码僧
    • 3小时前
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    人工智能 LLM Python
  • 独立开发者的"白标 AI 工作台"方案:Docker 一把梭,4c8g 单机 10 分钟跑起来(三千AI智能体 v25.3.5 实测)
    三千AI智能体:买断式、可绑域名的多模态 AI 工作台发行包。4核8G + Docker 10分钟跑起来,License绑域名不绑服务器,独立开发者千元级买断即可向客户白标交付。
    • 用户990212616817
    • 3小时前
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    AIGC
  • AI推理优化工程2026:从模型压缩到推理加速的完整实战指南
    ## 引言:推理成本的现实困境 大模型的训练成本是一次性的,但推理成本是持续的。一家中型企业每天调用 GPT-4 级别模型处理 100 万次请求,月均 API 费用可能高达数十万元。更糟糕的是,许多
    • 少林码僧
    • 3小时前
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    人工智能 LLM Python
  • 在 Cursor 中直接使用 Midjourney 进行绘图!AI 编码与 AI 艺术的完美结合
    在编码过程中突然需要插图?还是在寻找前端页面的素材?借助 Cursor,你可以通过 Midjourney 直接生成图像——无需切换窗口,无需 Discord,只需一个命令即可完成。 这就是 MCP(模
    • 用户00045392116
    • 3小时前
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    MCP
  • 扣子实战:1 分钟出亚马逊电商详情页,单日量产,稳拿海外流量
    大家好,我是专注于AI的咕咕姐 。 想做亚马逊电商详情页,还在高价请美工,做设计吗?No,No,我们只需要一套coze工作流,就可以轻松完成,来吧,如果你也需要,一路操练起来吧! 干货分享,推荐收藏⭐
    • 紫雨飘扬
    • 3小时前
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    人工智能
    扣子实战:1 分钟出亚马逊电商详情页,单日量产,稳拿海外流量
  • # GPT-Image 2 插件开发指南:为 VS Code 注入视觉生成与可控工作流能力
    GPT-Image 2 插件开发指南:为 VS Code 注入视觉生成与可控工作流能力 把“视觉生成”接入 VS Code,关键不在于做个能点按钮的演示,而在于让它像开发工具一样可控:输入可追溯、生成
    • 库拉小小威
    • 3小时前
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  • AI图像生成Stable Diffusion进阶
    完整技术教程:Stable Diffusion核心概念、环境搭建、LoRA风格一致性、ControlNet构图控制、批量生成自动化、高清放大技巧
    • 帅气滴大表哥
    • 3小时前
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  • 【大模型基础设施工程】23:LLM 可观测性
    可观测性(Observability)在传统微服务里已经是老生常谈:Metrics、Logs、Traces 三件套,加一点 Profiling 就能覆盖 90% 的排障场景。但把这套方法论直接搬到大模
    • ltl
    • 3小时前
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  • 【大模型基础设施工程】22:大模型网关
    一、为什么需要 LLM Gateway 上一篇 21:推理服务化 讲了单一模型从 vLLM/SGLang 到 K8s 的上线路径。但真实企业里,一个业务很少只用一个模型、一个供应商: 研发一次调试用
    • ltl
    • 3小时前
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  • 【大模型基础设施工程】21:推理服务化
    一、为什么"引擎"不是"服务" 1.1 从 demo 到生产的 12 个坑 把 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 跑起来,和把它变成公司级推理平
    • ltl
    • 3小时前
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  • # 利用 gpt-image 2 自动标注海量图像训练集:从“省人力”到“可控质量”的工程方案
    利用 gpt-image 2 自动标注海量图像训练集:从“省人力”到“可控质量”的工程方案 海量图像训练集标注是最耗时、也最容易“越标越乱”的环节:人工成本高,主观性强,标注格式不一致;而直接用模型自
    • 库拉小小威
    • 3小时前
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  • 【大模型基础设施工程】20:工具调用与 MCP
    一、从 Prompt 到 Function Calling:一次协议化的演进 1.1 "Act as" 时代的工具调用 在 ChatGPT 刚刚流行的 2023 年初,工具调用完全靠 Prompt 工
    • ltl
    • 3小时前
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