摘要：
ONNX 和 TensorRT：AI 模型部署的 “黄金搭档”（大白话版） 一、ONNX：模型的 “通用翻译官” 1. 解决啥问题？ 不同 AI 框架（比如 PyTorch、TensorFlow）训练出的模型格式不一样，就像中文、英文、日文各自有语法，互相 “听不懂”。 ONNX 的作用：把所有模型 阅读全文
posted @ 2025-06-16 23:10
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摘要：
Coze 和 Dify 都是 AI 应用开发相关的平台，它们的区别如下： 平台定位 Coze1：是字节跳动推出的，就像一个社交达人，主打 “对话即服务”。它是低代码 / 无代码的平台，能让你在半小时内快速搭建出一个可以发微博、接客服的聊天机器人，很适合 C 端用户和没有太多技术经验的小白开发者。 D 阅读全文
posted @ 2025-06-16 23:09
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摘要：
模型层与技术之间存在紧密的互动关系，两者在不同领域（如计算机科学、机器学习、系统架构等）中相互依存、相互驱动。以下从概念定义、关系解析、具体案例及延伸思考四个维度展开说明： 一、核心概念定义 1. 模型层（Model Layer） 本质：指对现实问题或系统进行抽象、建模后的逻辑层次，通常以数学公式、 阅读全文
posted @ 2025-06-16 22:53
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摘要：
在大模型领域，MCP 是指模型上下文协议（Model Context Protocol）1。以下是关于它的详细介绍1： 起源与背景：2024 年 11 月 25 日由 Anthropic 公司发布。随着大模型的广泛应用，在处理长对话、多轮交互时面临上下文长度限制导致的信息丢失问题，以及不同模型 Fu 阅读全文
posted @ 2025-06-16 22:48
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摘要：
从工作内容、知识学习、技术栈三个维度，对比 NLP 大模型工程师和 NLP 工程师的区别： 一、工作内容差异 1. NLP 工程师（聚焦「传统 NLP 任务落地」） 任务类型：围绕文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等单一 / 小型 NLP 任务展开。比如给电商评论做情感分析（区分好评 / 差 阅读全文
posted @ 2025-06-16 22:28
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摘要：
模型算法工程师和大模型应用工程师在工作内容上有明显区别，从核心目标、技术侧重、工作流程等维度来看： 一、核心目标差异 模型算法工程师：聚焦 “造模型”，像打造能解决各类业务问题的算法模型，比如为金融风控设计精准识别风险的机器学习模型，或是给推荐系统构建高效推荐算法 。要从 0 到 1 设计、优化算法 阅读全文
posted @ 2025-06-16 22:13
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以下从精准性和快速性两方面，结合实际优化思路，用大白话给你讲清提升 RAG 检索效果的方法，面试答题时可这么组织： 一、提高精准性的核心思路：让检索 “又准又贴” 要解决 “找的资料和问题对不上、有噪声” 的问题，关键是让检索系统更懂用户需求，精准匹配知识。 1. 优化文档处理（从源头保证质量） 合 阅读全文
posted @ 2025-06-16 21:12
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一、先理解 RAG 的核心目的 大模型（比如 ChatGPT）虽然知识多，但有两个问题： 知识可能过时（比如不知道 2025 年的新政策）； 没有你的私有知识（比如你公司的内部文档、行业机密）。 RAG 就是解决这俩问题的：让大模型回答问题时，先从你的 “私有知识库” 里找相关资料，再结合这些资料生 阅读全文
posted @ 2025-06-16 21:08
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以下用大白话讲讲金融 APP 里的 Agent（智能助手）该咋判断、处理这类 “跨界调戏” 问题，分判断逻辑和处理方法两部分说： 一、Agent 咋判断 “被调戏”？核心看 3 点 金融 APP 的 Agent 本质是 “解决金融相关问题的”（比如查账户、理财咨询、贷款流程），遇到 “小孩两岁能不能 阅读全文
posted @ 2025-06-16 21:06
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这张图是在解释 Transformer 里编码器（Encoder）的工作原理，用大白话拆解如下： 一、核心概念：“12288 维空间” 是啥？ 可以把一句话里的每个字 / 词，想象成一个 “超级多维度的坐标点”。比如 “北京” 这个词，在 AI 眼里不是简单的文字，而是一个 12288 个数字组成的 阅读全文
posted @ 2025-06-16 21:03
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摘要：
要判断 Transformer Decoder 方向算不算主流，得结合它的应用场景和发展情况来看，用大白话给你拆解： 一、先搞懂 Transformer 的 “encoder（编码器） + decoder（解码器）” 基本结构 简单说，Transformer 是个 “编码器 - 解码器” 的组合： 阅读全文
posted @ 2025-06-16 21:00
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摘要：
一、“段位” 和 “年薪”：AI 岗位的 “等级 - 收入对照表” 最初级（5 - 15 万）：刚入门，会基础 Prompt（写指令让 AI 干活）就能混，比如让 AI 写文案、简单问答。 初级（10 - 30 万）：比最初级多会 Agent（让 AI 像 “智能小助手” 执行任务），能做简单 AI 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:57
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语言文本预测和文本分类是两个相关但不同的概念，不能简单说 “文本预测本身就是文本分类任务”。下面用大白话拆解两者的关系： 1. 文本分类：给文本 “贴标签” 本质：把文本分到预设的几个类别里，比如： 判断一句话是正面情绪还是负面情绪（情感分类）； 区分邮件是垃圾邮件还是正常邮件； 识别新闻属于体育、 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:55
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你理解得挺到位，用大白话展开唠唠 GPT-3.5 比 GPT-3 好用的关键原因，核心是 “能力升级的三重逻辑”： 一、基础能力：参数、数据、训练目标的 “代际碾压” 参数与数据的量变→质变 GPT-3 是 “初代巨人”：参数多、数据广，但更像 “知识仓库”，你得用很规整的格式（比如指令清晰的问答、 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:46
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以下用大白话对比 GPT - 3 和 LLaMA 的区别、优缺点，方便你理解： 一、“出身” 和定位 GPT - 3： 你可以把它想成是 “科技大厂（OpenAI）精心打造的专业选手”，是 OpenAI 开发的大语言模型，目标就是面向全球各种场景，给大家提供通用又厉害的语言服务，像帮写文章、做问答这 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:42
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一、先说白话解释 “微调” 你可以把大模型想象成一个 “啥都懂点但不够精的通才”，就像刚毕业的大学生，知道很多知识，但没特别专长。微调 就是给它上 “职业特训班”，用特定领域的小量数据接着训练，让它在某一行变成 “专家”。 比如： 通用大模型聊奶茶，只会说 “好喝”；微调后（用奶茶测评数据训练），能 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:39
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这页内容是在说怎么让 AI 系统（比如大语言模型 + 各种工具）更靠谱、更好用，像人解决问题一样，拆成几个步骤，每个步骤找关键 “提升点”。用大白话逐个拆： 标题：如何提升性能 就是说，咱要搞清楚 “怎么让 AI 干活更准、更稳” ，核心是四个大方向： 让 AI “判断当前状态” 更准（比如分清用户 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:38
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就是说要聊聊靠大语言模型来打造 “智能小助手”（Agent）的事儿 ，这些小助手能像有逻辑、有状态的 “小脑瓜” 一样工作。 “从无状态，到特定状态的定义和识别” 以前大模型输出可能比较 “没条理、没记忆延续性”（无状态），现在要想办法让基于大模型的智能体，能明确 “不同阶段该啥样（定义特定状态）” 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:32
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Function Call 的核心：让 AI 自己决定 “该用哪个工具”，但你得提前 “摆好工具架” 一、AI 选工具的逻辑：像 “点菜” 一样，它只选你菜单里有的 你提前定义好 “工具清单”： 比如你告诉 AI：“现在有 3 个工具可用 → [天气 API、翻译 API、计算器]”。 每个工具要写 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:27
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摘要：
MCP 没有替代 Function Call，它们有各自的特点和适用场景，以下是两者的对比1： 定义和性质 MCP：是由 Anthropic 推出的通信协议，就像是一个 “通用插座标准”，目标是解决多模型、多工具对接时标准缺失的问题。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，要求通信格式符合 JSON 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:24
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