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引言：为什么你需要了解这些？ 想象一下，你面前有两个医生： 医生A：熟读全球所有医学教科书，掌握海量人体生理、病理知识。 医生B：不仅拥有医生A的全部知识，还在顶级三甲医院的心外科，跟着专家团队进行了

2026年1月6日，马斯克在德州超级工厂接受Moonshots Podcast三小时采访，抛出了他迄今为止最激进的技术预测。 核心时间线： 2025-2026年：AGI实现 2026年：中国发电量达美

本文深入解释了AI投毒的概念，它是一种通过向AI模型的训练数据中注入恶意信息以破坏其性能或行为的攻击技术。文章分析了包括后门攻击和主题引导在内的不同类型数据投毒方法，并探讨了其从传播错误信息到引发网络

在开发基于 LLM 的应用（如聊天机器人）时，开发者很快会遇到一个核心痛点：大模型默认是“失忆”的。 LLM 的 API 调用本质上和 HTTP 请求一样，都是无状态（Stateless）的。这意味着

大模型从“瞎聊”到“干活”：指令微调核心逻辑全拆解 指令微调破局，让大模型从 “瞎聊” 变 “能干”

大家好，2026年了，大模型（LLM）已经成为技术圈的“空气和水”。从年初爆火的OpenAI o1到国产之光Qwen2.5，大家都在惊人的AI推理能力和博学程度。但你有没有想过，一个空壳的神经网络，是

人类学习需要三样东西： 教材（数据）、 老师的方法（算法）和学习时间（算力）。机器学习需要数据（学习内容）、算法（学习方法）和算力（学习时间），数据、算法和算力即是人工智能的三座大山。

微调 + RAG 组合方案：1+1＞2 的大模型应用技巧     微调 + RAG 互补发力，解锁大模型 1+1＞2 效果

周六去望京参加 AIGC 大会，行业大佬云集，观众来自各行各业。大家普遍看好 2026 应用层爆发，H200 放开后“弹药充足”。

1.效果 下面是开通成功的截图，已经可以用上一年的Gemini Pro了 2.准备工作 能访问谷歌的网络 一个Google账号 一个Visa全币种卡 3.网络 注意网络节点需要切换美国节点，否则会有不

随着大模型数量快速增长，AI 的使用方式正在从单模型走向多模型组合。本文从工程实践出发，分析模型分化带来的复杂度变化，以及聚合式使用方式为何逐渐成为开发者的理性选择。

做视频的友友们，福音来了！ 从前，音频是个大难题……找配音员一条几十块，钱包遭不住；自己录又没感情，像念课文；好不容易用AI生成语音，要么磨磨唧唧等半天，要么时长对不上画面；后期对着时间轴一点点剪，累

如果说 2023 年是“百模大战”的元年，2024 年是“应用落地”的试水，那么进入 2025 和 2026 年，AI 行业已经正式撞上了一堵无形的墙：工程化落地的极度碎片化。 最近在技术圈的几次闭门

本文深入探讨了spaCy自然语言处理库的设计理念与核心架构，重点解析了其自下而上的配置系统、全局函数注册机制以及基于类型的验证体系，旨在平衡易用性与可定制性，同时提升开发者的生产力和调试效率。

引言：为什么搞懂它们至关重要？ 嗨~我是你们的AI伙伴狸猫算君！想象一下这个场景：你兴奋地克隆了一个最新的开源大模型到本地，准备一展身手。当你满怀期待地输入命令 python run.py 时，等待你

你是不是也经历过这样的时刻？每天花几个小时刷爆款、想选题、P图、写文案，发出去后数据却像一潭死水，点赞寥寥，粉丝数几个月不动。打开后台，看着那条平缓得让人心慌的增长曲线，心里涌起一股深深的无力感。我懂

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告别繁琐，一键发布内容到多平台 最近在探索内容创作工具时，我偶然发现了一个名为访答的多平台发布功能。作为一名经常需要在不同平台分享内容的人，这个工具让我眼前一亮。 智能化的内容分发 过去，每次发布文章