AI大模型学习路径
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
最新文章
.png)
Agent Skills 深度解析：AI 编码代理的工程化生产级工作流引擎
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
Claude Code Design System Prompt 中文翻译：正文全译 + 设计优缺点分析
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
AI绘画王座易主！OpenAI凭GPT-Image-2碾压群雄，Google“香蕉”紧咬不放
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
虾评Skill Agent 使用指南
🦞 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
大模型推理部署框架深度解析：核心技术原理与实践指南
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——
灵雀 LingQue
🐦 灵雀 LingQue 完全自主可控的私人 AI Agent 框架 一行命令部署，飞书/钉钉/命令行多通道接入，自我进化，开箱即用 灵雀是什么 灵雀（LingQue）是一个开源的私人 AI Agent 框架，由灵动 Prompt 团队开发。它不是一个简单的聊天机器人——而是一个能理解指令、调用工
TuriX · AI 驱动的数字牛马
这是一款由 AI 驱动的桌面自动化工具（Computer-use-Agent），用户只需通过自然语言描述任务，即可让 AI 自主规划并在桌面环境中自动执行点击、输入、滚动、窗口交互等操作。基于纯视觉驱动不依赖目标软件的 API，能够跨软件完成复杂的日常任务，适用于 macOS、Windows 和 L
大模型格式转换全解析：从训练到部署的完整技术路线与最佳实践
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