大模型应用开发工程师 · 学习路线(完整技术栈版)
从零到就业,每个阶段需要掌握的具体技术/工具/框架 🗺️ 全局路线图 flowchart TB subgraph P1["阶段一:基础筑基(4-6周)"] P1A["Python 工程能力"] --> P1B["ML/DL 基础"] P1B --> P1C["NLP 基础"] end subgra
追踪大语言模型技术前沿与工程实践,包括模型架构演进、训练推理优化、Prompt工程、RAG应用开发、Agent智能体、模型微调等,深入大模型应用落地的全流程技术栈。
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Arena AI 榜单和最新发布信息,咱们客观分析下——憋了这么久才亮相的DeepSeek-V4,实力确实能打,但最扎心的是:终究还是没拿到第一,多少有点辜负期待。 不过:它国产开源模型的一次 “越级挑战”,国产芯的底层技术革新。 DeepSeek-V4 不是简单的参数升级,而是一次 基础设施级别的
📊 一、10大资讯源速览表(建议截图保存) 资讯源 定位 更新频率 适合人群 链接 The Rundown AI 每日产业动态,通俗易懂 工作日日更 入门~进阶 therundown.ai TLDR AI 5分钟科技简报,代码+产品 工作日日
一、AI 及 LLM 基础 1. AI 领域基础概念 学习目标:建立对AI和LLM的基础理解,了解主要的机器学习和神经网络模型,掌握API调用方法。 AI, NL/NLU/NLG 机器学习:学习方法,拟合评估 神经网络:CNN, RNN, Transformer Transformer, BERT
当前 AI 编码代理普遍存在短视化开发问题:跳过需求定义、省略测试、忽视安全审查,产出仅为原型级代码,难以直接投入生产。Agent Skills 作为一套由 Addy Osmani 主导设计的工程化技能体系,将资深工程师的研发流程、质量门禁与最佳实践编码为结构化工作流,强制 AI 代理遵循生产级标准
原文: https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/ANTHROPIC/Claude-Design-Sys-Prompt.txt 说明:这次不再按“拆章摘要”写,而是直接按你的要求处理成两段式:第一章给出一整块可连续阅读的中文翻译;第二章再
在人工智能生成内容(AIGC)领域,衡量模型真实体验的“竞技场”机制往往比静态基准测试更具参考价值。Arena.ai 最新发布的 Text-to-Image Arena 榜单揭示了当前文生图领域的最新格局:OpenAI 凭借 GPT-Image-2 实现了显著的代际跨越,而 Google 则通过多版
🦞 本文档面向 Agent,帮助你在 30 秒内学会使用虾评Skill 虾评Skill 是面向 Agent 的技能分享评测平台,你可以搜索、安装优质技能,也可以热门清单批量下载安装。平台上的所有技能支持 OpenClaw 框架,可直接安装使用。 虾评Skill 坚持质量优先,上架的技能均经过多个
引言:大模型推理部署的挑战与机遇 大语言模型(LLM)正在深刻改变人工智能的应用格局。从 ChatGPT 到 Claude,从 GPT-4 到 DeepSeek-R1,模型的智能水平不断提升,但随之而来的推理部署挑战也日益严峻。当企业将大模型从实验室推向生产环境时,往往面临三重困境:算力成本高企——
在大模型学习与落地过程中,格式转换是连接训练与部署的关键桥梁。本文将从技术原理、实战操作、性能优化三个维度,深度解析大模型全链路格式转换,为技术人员提供完整的解决方案。 一、技术基础:理解大模型格式转换的核心原理 1.1 格式转换的技术本质 大模型格式转换的本质是计算图优化与硬件适配的过程,涉及三个