稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • AI Coding
    • 数据标注 NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
  • 后端
  • 前端
  • Android
  • iOS
  • 人工智能
  • 开发工具
  • 代码人生
  • 阅读
  • 大佬做AI漫画日入400+,普通人做 AI 漫画日入几何?
    前言 最近刷到一篇文章,把我给整不会了。 标题很简单,但杀伤力极强: 👉 AI 做公众号漫画,竟然日入 400+ 准确来说是 443.89。 不是 4.43, 也不是 44.39, 是 443.89。
    • 香蕉大熊猫
    • 23小时前
    • 46
    • 点赞
    • 评论
    Flutter
    大佬做AI漫画日入400+,普通人做 AI 漫画日入几何?
  • 手搓本地 RAG:我用 Python 和 Spring Boot 给 AI 装上了“实时代码监控”
    最近 DeepSeek 很火,API 便宜又好用。但接入项目后我发现一个痛点:它不懂我的私有代码。每次问业务逻辑,它只能瞎编。微调模型太贵且麻烦,于是我决定用最朴素的技术栈——Python Watch
    • 用户40018830937
    • 23小时前
    • 18
    • 点赞
    • 评论
    后端
  • 每位漏洞赏金猎人必备的十大顶级工具解析
    本文深入介绍了漏洞赏金猎人在实战中必须掌握的十大核心工具,包括Nikto等工具的功能、使用场景与具体操作命令,旨在帮助安全研究者高效地进行侦察、扫描与漏洞利用。
    • qife122
    • 23小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 AIGC
  • 26届计算机毕设选题 基于Python机器学习与ECharts可视化技术的月季花电商数据挖掘及销量预测系统 基于ECharts动态图表与随机森林模型的月季产业数
    26届计算机毕设选题 基于Python机器学习与ECharts可视化技术的月季花电商数据挖掘及销量预测系统 基于ECharts动态图表与随机森林模型的月季产业数
    • 用户707297476235
    • 23小时前
    • 8
    • 点赞
    • 评论
    源码 数据分析 数据可视化
    26届计算机毕设选题 基于Python机器学习与ECharts可视化技术的月季花电商数据挖掘及销量预测系统 基于ECharts动态图表与随机森林模型的月季产业数
  • opencode 安装 -> 使用
    opencode 安装 -> 使用 OpenCode 是一款开源 AI 编程工具 https://github.com/anomalyco/opencode 安装 需要先安装node.js,推荐nod
    • codeOvOcode
    • 23小时前
    • 8
    • 点赞
    • 评论
    GitHub
  • 🛠️_开发效率与运行性能的平衡艺术[20260207143147]
    作为一名经历过无数项目开发的工程师,我深知开发效率与运行性能之间的平衡是多么重要。在快节奏的互联网行业,我们既需要快速交付功能,又需要保证系统性能。今天我要分享的是如何在开发效率和运行性能之间找到最佳
    • Github开源项目
    • 23小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端 后端
    🛠️_开发效率与运行性能的平衡艺术[20260207143147]
  • 文明成果
    我不是自夸 以我的脑子加上持续学习知识积累 未来的知识科普将是全人类的文明成果 如果我需要名利 赋予名声 如果有后代的话 那我的后代不用活了 永远都在想如何超越我 其实名望是非常不利后代发展 所以祭司
    • 璇涵
    • 23小时前
    • 18
    • 点赞
    • 评论
    电子书
  • 做了个 macOS 菜单栏 AI 启动器,⌥Space 一键直达 ChatGPT / Claude / Gemini
    为什么做这个 每天写代码要切好几个 AI 用——Claude 问架构、ChatGPT 查 API、Gemini 翻译文档。每次都是:切浏览器 → 找标签页 → 复制问题 → 粘贴 → 等待。一天下来这
    • 有趣的杰克
    • 1天前
    • 15
    • 点赞
    • 评论
    macOS AI编程 Swift
  • 无敌大胖猫的每日接纳成功日记 之 放下 0207
    我并不需要严肃对待学习。我不需要对有用的东西保持严肃。我不需要开始学习了,就板起脸来。这不是我。这是我眼中的上课的老师。我不需要对开始学习这件事切换态度,切换风格,切换面具。
    • 新叶1232352
    • 1天前
    • 8
    • 点赞
    • 评论
    前端
    无敌大胖猫的每日接纳成功日记 之 放下 0207
  • Claude Opus 4.6 模型新特性(2026年2月5日发布)
    核心能力提升 编码能力大幅增强:计划更周密,agentic 任务持续时间更长,在大型代码库中运行更稳定,代码审查和 debug 能力更强,能更好地发现自己的错误。 1M token 上下文窗口(Bet
    • tiantian_cool
    • 1天前
    • 27
    • 点赞
    • 评论
    前端
  • OSI参考模型&&TCP/IP模型
    OSI参考模型&&TCP/IP模型 在计算机网络领域,OSI 参考模型与 TCP/IP 模型是两个至关重要的概念。它们为网络通信提供了标准的框架和协议,使得全球范围内的计算机能够进行开放式通信。本文将
    • 任白
    • 1天前
    • 13
    • 1
    • 评论
    网络协议
    OSI参考模型&&TCP/IP模型
  • RAG效果好不好,全看这一步做没做对
    为什么文档切分如此重要 检索增强生成(RAG)技术在过去一年中获得了广泛的关注和应用。RAG的核心思想是在模型生成答案之前,先从知识库中检索相关的信息,然后将检索到的信息作为上下文提供给模型,从而提高
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    前端
    RAG效果好不好,全看这一步做没做对
  • 切分粒度,如何影响 TopK 的风险分布
    很多 RAG 系统的问题,早在 TopK 之前就注定了 在 RAG 系统里,TopK 往往被当成一个“显眼参数”: K 设小了 → 召回不够 K 设大了 → 模型胡说   于是大家花大量时间在调: T
    • 大模型玩家七七
    • 1天前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    后端 架构 人工智能
    切分粒度,如何影响 TopK 的风险分布
  • 向量数据库到底香不香?这篇选型指南帮你不再踩坑
    向量数据库的核心优势 向量数据库之所以在近年来获得如此广泛的关注,源于其在特定场景下展现出的独特优势。这些优势使得向量数据库成为构建AI应用不可或缺的底层组件。 语义理解能力是向量数据库最显著的优势。
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    前端
    向量数据库到底香不香?这篇选型指南帮你不再踩坑
  • 大模型 Temperature=0为什么输出不同结果
    我们知道,大模型接口参数中,temperatue 是控制温度的,按理说,当temperature = 0时,温度最低,每次都取概率最大的那个,输出应保持一致。但在实际时,这种情况很少发生,每次输出还是
    • dony7247
    • 1天前
    • 16
    • 点赞
    • 评论
    后端
  • 拒绝"炼丹"玄学:一文读懂 LoRA、P-Tuning 与全量微调的核心差异
    当微调术语成为学习的第一道门槛 "师兄,我想做一下模型微调,LoRA 和 P-Tuning 哪个效果好啊?" "这个要看你的数据量和任务类型。不过你先告诉我,Full Fine-tuning 和 Lo
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 11
    • 点赞
    • 评论
    前端
    拒绝"炼丹"玄学:一文读懂 LoRA、P-Tuning 与全量微调的核心差异
  • 拒绝玄学炼丹:大模型微调显存需求精确计算指南,全参数微调与LoRA对比全解析
    显存计算为什么是一门玄学 "我的模型7B参数,24GB显存够不够?" "LoRA训练需要多少显存?" "QLoRA真的能让我用消费级显卡跑起来吗?" 这些问题在大模型开发的社区中每天都会出现,但答案往
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 8
    • 点赞
    • 评论
    前端
    拒绝玄学炼丹:大模型微调显存需求精确计算指南,全参数微调与LoRA对比全解析
  • 16个AI两周手搓编译器:Claude Opus 4.6 正在改写代码规则
    甚至不需要我多说什么,Anthropic 这次扔出来的“深水炸弹”——Claude Opus 4.6,光是这一个案例就足以让整个技术圈炸锅: 16个智能体,没有任何人类插手,花了大概两万美金,两周时间
    • 墨风如雪
    • 1天前
    • 53
    • 点赞
    • 评论
    AIGC
    16个AI两周手搓编译器:Claude Opus 4.6 正在改写代码规则
  • 别再二选一了:高手都在用的微调+RAG混合策略,今天一次讲透
    "我们公司有大堆内部文档,想用大模型来做智能问答。有人说该用RAG,有人说该微调,我到底该听谁的?" 这个问题,在大模型应用的社区中几乎是每天都会出现的热门议题。支持RAG的人说:"知识库可以实时更新
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 9
    • 点赞
    • 评论
    前端
    别再二选一了:高手都在用的微调+RAG混合策略,今天一次讲透
  • 你的大模型微调对了吗?科学评估让训练效果肉眼可见
    在人工智能领域,大模型微调已经成为企业级应用和学术研究的标配技术。然而,一个困扰着无数开发者和研究人员的核心问题是:如何判断微调是否真正有效?训练 loss 下降了,是否意味着模型真的变好了?答案远没
    • 大模型探索者肠肠
    • 1天前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    前端
    你的大模型微调对了吗?科学评估让训练效果肉眼可见
  • 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