AI大模型Agent

一、年龄不是界限，转型正当时 在技术飞速迭代的今天，35岁的程序员站在职业生涯的十字路口。传统技术栈更新换代，后起之秀不断涌现，许多这个年龄段的开发者不禁感到焦虑：我还能跟上技术发展的步伐吗？转行大模

✨项目目标： 基于 RAG 构建一套企业智能客服系统📖。⭕【RAG知识检索】 👉知识检索是问答机器人的核心模块，很大程度决定了问答机器人的效果。基于Embedding的召回是知识检索的常用方法 ✅基本

今天给大家一份由斯坦福大学研究人员或课程团队精心制作的深度学习技术教程，旨在以直观、易懂的视觉化方式，深入浅出地讲解Transformer神经网络架构的核心原理。 涵盖： Transformer：自注

建议学习大模型的都入手这6本书！从入门到精通全！覆！盖！ 大模型入门必看6本书籍，第一本：《大模型基础》，第二本：基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》

去年主要聚焦于大模型和GPT的原理，而今年则转向项目实战。这是我目前为止，见过最全面的大模型实战项目汇总，涵盖了大模型训练、微调方法以及分布式训练等实战环节。可以写入简历的大模型实战项目，非常适合学习

这是目前为止大语言模型(LLM)最优秀的一本书，让大模型不再是博士生高端局，变成小白都能玩的入门运动！！ 作为一本实操性很强的书，作者不仅开发了一个小型的类 GPT-2 大语言模型，还实现了数据集处理

在AI技术飞速发展的今天，越来越多企业开始关注如何利用大模型来提升内部的知识管理效率。然而，真正能够落地实践的却寥寥无几。不是没有想法，而是缺乏一套系统、实用且可操作的指导方案。 今天，我们为大家带来

2025年，人工智能技术已深度融入各行各业，尤其是以大模型（Large Language Models, LLMs）为代表的生成式AI，正在重塑软件开发的范式。从自动补全代码的GitHub Copil

这是一个面向所有人的大模型知识分享项目，内容涵盖预训练、部署推理、微调、量化、并行计算、Prompt工程、Agent等核心主题。特别适合准备大模型相关面试的求职者，将复杂的技术概念用通俗易懂的方式呈现