AI大模型知识

在大模型掀起的新一轮 AI 革命中，技术栈更新得飞快，岗位薪资一路走高，门槛也随之水涨船高。你是不是也有过这样的时刻： 面试官一张口就是“除了 PPO 和 DPO，还有哪些进行偏好对齐的算法？它们各是

本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。通过LangChain**框架，可以实现超越预训练模型知识范围的定制化问答能力，适用于专业领域的精准信息检索

《实战AI大模型》详细介绍了从基本概念到实践技巧的诸多内容，全方位解读AI大模型，循序渐进、由浅入深，使读者身临其境，迅速、深入地掌握各种经验和技巧。

本期又是一篇喂饭级教程接下来跟着我实操，只需要3步，就可以在本地完成Qwen3的微调。而且全过程零代码，提供webui界面操作 1.本地部署一个专注模型微调的开源项目； 2.准备数据集； 3.微调；

这一篇来整体讲一下大模型的训练和微调，选用的大模型是大模型（Qwen3） ,训练和微调的框架使用的是LLaMA-Factory。 在人工智能技术日新月异的今天，大型语言模型（LLM）已成为科技领域的热

一、环境准备 1）购买AutoDL云主机（这里之所以选择它，是因为性价比很高，很适合新手做实验），选择3090显卡的即可（如果本地有GPU机器，请用自己的），我购买AutoDL时，选择了PyTorch

最近，我们构建了一个由阿里巴巴最新的Qwen 3 提供支持的智能体RAG 应用程序，并演示了如何部署和开发智能体作家。 目录 1.部署QWEN智能体工具技术栈 2.分步实施部署QWEN3智能体RAG

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大语言模型如何“读懂”情绪？LangChain+千问实现情感分析系统 情感分析作为NLP的重要应用之一，广泛应用于社交媒体分析、舆情监控、产品评价等领域。情感分析的目标是通过分析文本内容，判断其中的情