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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