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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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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摘要：
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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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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一、先搞懂：AI 原来只会 “动嘴”，不会 “动手” 普通 AI（比如 ChatGPT）能跟你聊天、写文章，但没法直接「做事」： 你问：“帮我订一张明天去上海的机票”，它只能回答 “好的，已为你查询到机票信息……” 但不会真的打开订票系统下单。 Function Call 的作用：给 AI 装一个 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:21
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一、随机决策树（随机树）：单棵 "随性" 的树，是个 "基础算法单元" 本质：它本身就是一种独立的算法，核心特点是「在构建决策树的过程中引入随机性」。 比如选特征时不选最靠谱的，而是随机挑一个；分节点时也不追求最优划分，而是 "差不多就行"。 作用：像一个 "单打独斗的新手"，单独用也能做分类 / 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:17
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随机树：用 "选西瓜" 思维搞懂这棵会 "随机" 的树 一、随机树是啥？先看个生活场景 假设你去买西瓜，想挑个熟的，随机树就像一个 "选瓜攻略生成器"： 它先随机挑一个选瓜标准（比如先看纹路是否清晰，还是先拍声音闷不闷）； 按这个标准把西瓜分成两堆（纹路清晰的一堆，不清晰的一堆）； 然后在每堆里再随 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:15
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随机森林和随机树的「接地气用法」：从买菜到写代码全场景覆盖 一、随机森林的 5 大真实场景（附大白话解释） 1. 买菜时挑西瓜：判断西瓜熟没熟 问题：根据西瓜的颜色、纹路、敲起来的声音，判断是否成熟。 随机森林做法： 找 100 个有经验的大爷大妈（100 棵树），每个人按自己的经验判断（比如 A 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:13
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随机森林和随机树：像一群 “算命先生” 帮你做决定 先搞懂：啥是 “决策树”？ 决策树就像一棵 “问题树”，通过问一系列问题来做判断。比如判断 “今天要不要出门打球”： 问题 1：下雨吗？→ 是→不出门；否→继续问 问题 2：温度超过 35℃吗？→ 是→不出门；否→出门这棵树的每个分叉都是一个问题， 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:10
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摘要：
Stable Diffusion 就是一个能 “画图画” 的 AI 工具，而且是那种你给点文字描述，它就能生成对应图片的狠角色！ 它到底能干啥？ 按你的想法 “捏图”：比如你说 “给我画一只戴着墨镜、在太空里弹吉他的橘猫”，它就能把这些元素组合成一张图，连细节（像猫的表情、吉他样式）都尽量贴合你的描 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:09
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Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式 AI 应用的创建和部署1。其具体功能如下1： 融合多种理念和技术：融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，为开发者提供用户友好的界面和强大工具，能快速搭建生产级 AI 应用。 低代 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:06
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大模型 Diffusion，也就是扩散模型，是一种生成式模型，能依据训练数据的模式和规律生成新的数据样本，在图像、音频、文本等多个领域都有应用123。 它的工作原理可以理解为两个过程2： 前向扩散过程：从干净的原始数据样本开始，比如一张图像，通过一系列时间步，逐步向其添加少量高斯噪声，直到原始信号几 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:05
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摘要：
LlamaIndex 是一个开源数据编排框架，主要用于构建大型语言模型（LLM）应用程序1。简单来说，它就像是一个桥梁，能把各种不同的数据和大型语言模型连接起来，让模型可以更好地利用这些数据来完成各种任务3。 它具有以下功能3： 数据处理：可以把非结构化的数据，如文本、PDF、网页、数据库等，转化成 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:02
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摘要：
一、大模型工程师和 NLP 工程师的区别：就像 “造火箭” 和 “开飞机” NLP 工程师：专注于 “语言处理的具体问题” 工作内容：解决跟语言相关的具体任务，比如： 让机器看懂文字：分词（把 “我爱北京天安门” 拆成 “我 / 爱 / 北京 / 天安门”）、命名实体识别（找出 “张三” 是人名）； 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:56
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摘要：
大模型 MCP 就是一套让大模型能和外部世界更好沟通交流的规则和标准，全名叫模型上下文协议（Model Context Protocol）1。 以前的大模型就像一个知识丰富但有点 “手脚不便” 的学者，只能根据自己学过的知识回答问题，因为训练数据是固定的，很难直接使用外部的工具或者获取最新的数据1。 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:50
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摘要：
Prompt 大白话：让 AI 秒懂你心思的「沟通密码」 一、先拆词：Prompt = 跟 AI 说话的「黑话模板」 啥是 Prompt：你给 AI 下的「指令 + 提示」，比如对 ChatGPT 说「写一首春天的诗」，这句话就是 Prompt。 类比：像教小孩做事 —— 你得说清楚「做什么、怎么做 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:49
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摘要：
LLM 大白话：让 AI 从「复读机」变「话痨智囊」 一、先拆词：LLM = 超大号的「语言拼图大师」 LLM 全称：Large Language Model（大型语言模型），比如 GPT-4、Claude、文心一言。 类比：你小时候玩过「词语接龙」，LLM 就是玩得贼 6 的高手，而且脑子装了海量 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:47
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摘要：
损失函数和激活函数：大白话讲透两者的核心差异 1. 先记结论：一个是「裁判」，一个是「神经元开关」 激活函数：管着神经网络里每个神经元「要不要干活、干多少活」，是「内部计算零件」。 损失函数：管着整个模型「猜得准不准」，算完后告诉模型「哪里该改」，是「外部评价标准」。 2. 激活函数：神经元的「干活 阅读全文
posted @ 2025-06-16 19:14
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摘要：
class TorchModel(nn.Module): def __init__(self, input_size): super(TorchModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_size, 1) # 线性层 self.acti 阅读全文
posted @ 2025-06-16 13:16
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摘要：
用大白话来说，ReLU 这个 “开关” 的核心意义就一句话： 让神经网络只记住 “有用的正数信息”，扔掉 “没用的负数信息”，这样既能简化计算，又能让模型更聚焦关键特征。 举个生活中的例子帮你理解： 比如你要记一篇课文的重点： 正数就像课文里的关键词（比如 “重点”“必须记住”），是有用的信息； 负 阅读全文
posted @ 2025-06-16 01:09
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摘要：
好的，用大白话解释就是： 如果你的 DIY 模型里不实现 Sigmoid 和 ReLU 这两个「开关」，它算出来的结果就和 PyTorch 模型完全对不上！ 举个例子： 假设 PyTorch 模型是这样工作的： 先做一次线性变换（乘权重 + 偏置） 经过 Sigmoid「开关」：把结果压缩到 0~1 阅读全文
posted @ 2025-06-16 01:08
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摘要：
一、DNN 前向传播（Forward）是什么？ 大白话：就像「做菜」，把原材料（输入数据）按菜谱（模型参数）一步步加工成成品（预测结果）。 核心流程： 输入数据 → 第 1 层（乘权重 + 加偏置 → 激活函数） → 第 2 层（同上） → … → 输出层 → 预测结果 二、关键步骤拆解（用「做菜」 阅读全文
posted @ 2025-06-16 00:37
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摘要：
用「快递包裹」比喻，5 分钟让你秒懂 DNN 的前向传播（Forward）～ 一、DNN 前向传播是干啥的？ 大白话：就像一个「包裹加工厂」，把输入数据一步步加工成输出结果。 比如你输入一张猫的照片，DNN 会经过层层处理，最终输出「这是猫」的判断。整个过程就像：包裹（输入） → 传送带 → 1 号 阅读全文
posted @ 2025-06-16 00:35
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摘要：
续用「搭积木盖房子」的比喻，这次重点讲「怎么挑积木」和「怎么搭房子」，保证零基础也能懂～ 一、定义网络层：就像「挑积木类型」 1. 常用积木（网络层）有哪些？各干啥用？ 积木名称（PyTorch 层）白话功能描述常见用途举例 nn.Linear（全连接层） 把输入数字全部「串起来」做线性变换，像「数 阅读全文
posted @ 2025-06-16 00:32
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摘要：
一、网络层是干啥的？ 大白话：网络层就像是「乐高积木」，每个积木有特定功能，你可以拼出不同的房子（模型）。 常见的网络层有： 全连接层（nn.Linear）：像「万能连接器」，把所有输入连到输出，用于简单的数字变换。 卷积层（nn.Conv2d）：像「扫描仪」，专门处理图像、音频等有局部结构的数据。 阅读全文
posted @ 2025-06-16 00:28
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