AI大模型-海文
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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SpringAI搭建智能体(二):搭建客服系统智能体

文章展示了完整的智能体架构设计,包括工具接口、工具管理器、语义分析模块和智能体核心,并通过智能客服、数据处理和自动化运维等场景阐述了实际应用。是一个重要的概念,它的核心能力是自主性与灵活性。现如今大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。传统 AI 通常专注于单一功能(如文本生成、分类任务等),而智能体是一个更高层次的概念,它整合了多个功能模块,能够在复杂场景中完成多步骤任务。
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博文更新于 前天 13:50 ·
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我花了2天,找到了我觉得翻译质量最好的AI大模型。

为此,作者自制了能接入该API的论文翻译插件,解决了arXiv等平台的实时翻译需求。现如今大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。但遇见一些专业术语搭配复杂表达方式的文段,我说实话,我现在一般用沉浸式翻译搭配OpenAI或者DeepL的API,翻译起来还是懵逼。不过,如果你跟现在的我一样,就喜欢浏览器上苦读英文文献,也追求翻译质量,那我觉得,真的可以考虑凑合用一下我这个小破插件。
原创
博文更新于 前天 12:09 ·
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大龄程序员想转行大模型,应该往哪个方向转?

每个方向都有其独特的挑战和发展机遇,程序员可以根据自己的背景和兴趣选择最适合自己的路径。无论选择哪个方向,持续学习最新的技术和保持对行业的敏感度都是非常重要的。此外,积极参与社区活动、贡献开源项目也是提升技能和个人影响力的有效方式。
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博文更新于 2025.12.15 ·
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程序员转行到大模型开发领域,以下是几个推荐的方向、推荐原因

每个方向都有其独特的挑战和发展机遇,程序员可以根据自己的背景和兴趣选择最适合自己的路径。无论选择哪个方向,持续学习最新的技术和保持对行业的敏感度都是非常重要的。此外,积极参与社区活动、贡献开源项目也是提升技能和个人影响力的有效方式。在大模型时代,我们如何有效的去学习大模型?现如今大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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金融机构如何落地智能体?16个头部企业Agent最佳实践

在此背景下,沙丘智库发布《2025年金融业智能体最佳实践报告》,深入分析智能体为金融行业带来的变革与挑战,金融业(包括银行、保险、证券等金融机构)智能体的建设进展与应用场景等,帮助金融机构了解这一新兴市场;文章分析了智能体在金融领域的应用场景及面临的挑战,并提供了多个金融机构的智能体应用案例,为金融业智能体发展提供参考。· 动态协作下,智能体可以根据环境或任务的需求灵活调整其行为和合作方式,提供了更好的灵活性,但也引入了更多的不确定性,使系统行动更难预测和控制,导致可靠性较低。方向不对,努力白费。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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解构多智能体系统,一篇就够了。

我认为无论是 agent 还是 multi agent system,构建原型都远比构建一个可以长期运行,不需要太多人工介入的 pipeline 简单的多。所以,在构建好原型后,如何走完从原型到产品的这最后一公里呢?科学的评估与可靠的工程化。第一步是评估,如何 agent 进行有效的评估?agent 和传统的数据结构算法或者业务代码不同。传统的软件执行通常有明确的大致(多线程/多进程可能没那么固定)可预期的步骤,比如:给定输入 X,系统应遵循路径 Y 产生输出 Z。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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多模态RAG技术总结及知识图谱构建分割+抽取+验证三阶段思路

RAG作为一种范式,可以灵活扩展,可以来个暴力组合,写综述。变成从文本RAG到多模态输入-文本输出,再到多模态输入-多模态输出的一个演进。这块,看一个技术总结,如《》,https://doi.org/10.36227/techrxiv.176341513.38473003/v2,https://github.com/INTREBID/Awesome-MM-RAG,所有可能使用的模态组合作为输入和输出,包括文本、图像、音频、视频、代码、表格、知识图谱、3D 对象等。一共54个。看几个点。
原创
博文更新于 2025.12.12 ·
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万字长文!从零开始构建你的第一个_ReAct_Agent

其实对于AI Agent的介绍已经非常非常多了,简单来说,AI Agent 是一种具备“感知-思考-行动”能力的智能体,它能接收任务,自动推理并调用外部工具完成复杂流程。而在众多 Agent 架构中,ReAct 框架(Reasoning + Acting)是一种非常经典的思维方式——它让大语言模型一边推理(用 Thought 表达思考过程),一边行动(用 Action 执行操作),并根据返回结果(Observation)继续决策,直到给出最终的答案。
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博文更新于 2025.12.11 ·
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企业级知识库问答系统实战:从架构到部署的完整指南,大模型入门

文章详解了大模型智能问答系统的构建全流程,涵盖架构设计、检索增强生成、性能优化、部署维护等关键技术,提供完整代码实现和解决方案,并分享AI学习路线与面试资源,助力开发者全面掌握大模型应用开发。
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博文更新于 2025.12.11 ·
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Python机器人Agent编程——实现一个本地大模型和爬虫手机号归属地天气查询系统完整实现(附源码)

在本文中,我们将逐步实现一个手机号归属地天气查询agent。这个agent将能够接收用户的手机号输入,自动查询该手机号的归属地,并进一步根据获取的城市信息查询该地区的实时天气信息。我们将使用Python语言,并结合qwen_agent库,及fastapi服务来实现这个功能。最后,我们创建一个Assistant实例,这个agent将使用我们定义的工具来处理用户的输入,并返回归属地和天气信息。# 配置LLM。
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博文更新于 2025.12.11 ·
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程序员失业后不要再去送外卖、开滴滴了,做AI大模型他不香吗?

面对失业,程序员们往往会感到迷茫和不安,尤其是那些在这个行业工作多年却仍感到未能取得满意成就的人。转行似乎是一条艰难的道路,但事实上,除了常见的选择如外卖、跑腿和网约车之外,程序员们还有更多的岗位可以选择。对于那些担心自己在原有行业无法胜任的人,转行并不意味着更大的困难。相反,这可能是一个重新审视自己职业路径和技能的机会。例如,随着人工智能技术的迅速发展,AI大模型等领域为程序员提供了新的职业方向。AI大模型等新兴技术领域的发展为程序员提供了多种职位选择。
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博文更新于 2025.12.08 ·
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35岁程序员失业了,除了送外卖,还能做什么?

35岁程序员失业,确实是一个非常大的挑战。但危机中或许也会藏着新的机遇。重要的是,捕蝇自暴自弃,认证找准自己的方向,然后坚定的走下去。任何行业的路都不好走,只要你能保持学习的热情,不断的提升自己,年龄就不是问题。35岁,不是终点,而是新的起点。在当今的AI时代,程序员的工作模式已经受到了很大的冲击。随着AI大模型的快速发展和应用,传统初级程序员的工作确实是大受影响,这些人员的工作主要是功能实现和重复场景实现。而现在,越来越多的工具可以帮助程序员提高效率,如Github Copilot等。
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博文更新于 2025.12.08 ·
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大模型综述:从小白到专家的完整指南,值得收藏!

随着模型和语料的扩大,大型语言模型展示了从少量上下文示例中学习的能力,这被称为上下文增强学习(ICL)。利用ICL,大型语言模型可以执行各种复杂任务,例如解决数学推理问题。ICL的基本理念是从类比中汲取经验。ICL与监督学习有一个显著的区别,就是它不需要进行参数更新,而是直接在预训练的语言模型上进行预测。ICL作为一种新的范式,具有很多天然的优势:由于演示是用自然语言编写的,因此提供了一个可解释的接口来与LLM通信。这种方法通过改变演示和模板,使得人类知识更容易融入LLM的上下文学习中。
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博文更新于 2025.12.04 ·
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企业级 RAG 系统实战(2万+文档):10个项目踩过的坑

同时课程详细介绍了。
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正迷茫都该看看,面对AI热潮,普通人如何转岗开辟新赛道!

同时课程详细介绍了。
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博文更新于 2025.12.04 ·
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转行做AI的人:恐惧者、迟疑者与漫游者,AI大模型转行攻略,教你如何从0到1成为AI人才

同时课程详细介绍了。
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博文更新于 2025.12.01 ·
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问答类AI智能体评测方案

维度用来描述从哪些方面对智能体进行效果评估。通常可以分层对维度进行细化,第一层维度通常是场景,用来描述智能体可以完成哪些业务场景,第二层维度通常是任务,描述一个业务场景下需要完成的具体任务。通过对智能体进行场景和任务的拆解,可以确保更加全面地对智能体进行多方面、多维度的效果评估。维度定义对于数据集构建、指标设定具有重要参考意义。业务场景(第一层维度)任务定义(第二层维度)销售相关问题:意图识别、黑化改写、文档检索、答案生成代码相关问题:联网搜索、知识检索模型调用、答案生成文档内容洞察。
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博文更新于 2025.12.01 ·
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一文解锁Lora论文、原理、代码走读与项目微调的神秘面纱

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博文更新于 2025.12.01 ·
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前端程序员转行大模型岗:全面攻略,非常详细收藏我这一篇就够了

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博文更新于 2025.11.26 ·
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转行大模型开发:大模型应用开发,非常详细收藏我这一篇就够了!

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博文更新于 2025.11.26 ·
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