提示工程101第十二课：Instruction Engineering，提升提示词质量的关键技巧
随着大语言模型（LLM）的迅猛发展，如何与它们“说话”已经成为一门新的技能——Prompt Engineering（提示工程）。而在提示工程的体系中，有一个非常核心的分支叫做 Instruction
阅读全文职场中你需要比别人更早掌握这9种AI技巧，否则下一个优化的就是你！
为什么下一波人工智能浪潮并非只属于技术人员？想象一下，一年之后，从人工智能中赚取最多收入的人不再只是那些常见的程序员、营销人员或销售专家。不，真正的赢家是那些决定掌握一些关键人工智能技能的普通人。你猜
阅读全文本地运行大模型的利器：Ollama架构和对话处理流程全解析
Ollama 概述Ollama 是一个旨在快速运行大语言模型（LLM）的简便工具。通过 Ollama，用户无需复杂的环境配置，即可轻松与大语言模型进行交互。本文将分析 Ollama 的整体架构，并详细
阅读全文RAG系统中的向量数据库怎么选？很多人都忽视了
引言向量数据库（Vector Database）是专门为存储、索引和管理高维向量数据设计的数据库，广泛应用于人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析场景。随着非结构化数据（如图像、文本、音频等）
阅读全文大模型调用选择同步还是异步，还真没有那么简单
在数字化时代，无论是构建技术系统还是组织团队协作，通信方式的选择直接影响效率和成果。通信可以分为同步和异步两种模式，它们各有特点，适用于不同场景。本文将深入探讨这两种通信方式的定义、优缺点以及如何根据
阅读全文35页终极指南：多智能体是如何让LLM“组团开挂”的？
在大语言模型（LLM）迅猛发展的今天，单一模型已难以满足复杂任务的需求。为此，研究者们提出了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）这一概念，通过多个智能体的协作，突破单体模型
阅读全文现在的大学生，不用大模型才是异类
「大学现在学的就是掌握 ChatGPT 的程度了。」在北美的顶尖大学校园里，人工智能完成作业、写论文已经成为一种常态。近日，New York Magazine 旗下 Intelligencer 发表了
阅读全文多智能体具身智能绝对是下一个AI爆点
今天给大家分享一篇非常出色的综述论文，总结了当前Multi-Agent Embodied AI（多智能体具身智能）的研究进展。这篇文章不仅回顾了超过300篇相关论文，还从多个角度探讨了这个快速演化的领
阅读全文提示工程101第十一课：提示链
随着 AI 应用日趋复杂，我们往往需要将一个复杂任务拆解成多个小而可控的步骤。提示链和提示序列能够引导语言模型逐步完成一系列相关的提示，从而实现更有结构、更受控的输出。这种方式尤其适用于需要多阶段处理
阅读全文干货满满的斯坦福的Agentic AI研讨会要点总结
最近，斯坦福大学举办了一场关于 Agentic AI 的网络研讨会，探讨了什么是 Agentic 语言模型（Agentic LM），以及它们在实际中的应用方式。讲座内容涵盖了语言模型的基本概览、常见限
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前天我介绍了使用 n8n 搭建一个邮件处理智能体，那么在今天我们将构建一个更复杂的 RAG 智能体工作流。当我们拥有一个特定的知识库（例如一篇长文档），并希望构建一个能够就此回答问题的智能体时，RAG
阅读全文几乎零代码！像搭乐高一样做AI应用，LazyLLM真的有点东西啊
每次写完一段得意的 Python 代码，你是不是也幻想着在客户或老板面前来一场完美的产品 demo？但现实往往是，要么在 Jupyter Notebook 里翻来覆去地展示 cell，要么在命令行里敲
阅读全文n8n实战：一步步教你零代码实现自动化邮件处理智能体
n8n 已成为 Agentic AI 领域中一个流行且强大的框架，它让我们无需复杂编码就能构建自动化工作流程。在本文中，我将一步步讲解如何充分利用这个强大平台，搭建一个自动处理来自 Gmail 的邮件
阅读全文保姆级教程：零代码基础也能微调Qwen3，并本地部署
我将在本文介绍如何通过 unsloth 框架以 LoRA 的方法微调 Qwen3-14B 模型。到目前还有很多小伙伴还不明白什么时候应该微调？那么请看下图：接下来我们再看一下本文使用的 LoRA 微调
阅读全文让用户与数据库对话：使用Streamlit构建基于RAG的SQL助手
RAG（检索增强生成）系统通过利用大语言模型（LLM）并将其与特定数据源集成，使用户可以使用自然语言提出问题。我将在本文重点介绍 RAG 的一个具体应用：将用户的自然语言转化成 SQL 查询并在数据库
阅读全文冲！HuggingFace刚刚推出了9门免费AI课程，最后一门绝不可错过！
从大模型到智能体，从视觉到游戏，从音频到3D，全部开源、可实践，而且完全免费。最后一门课适用于所有人，绝不可错过！1. 大模型课程使用 HuggingFace Transformers 训练、微调和部
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最近，阿里云通义点金团队和苏州大学合作，带来了一款超级厉害的金融AI大模型——DianJin-R1！这个模型专为金融任务设计，融合了前沿技术和海量数据，堪称金融领域的“推理大师”。DianJin-R1
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我们打造了一个全新的开源权重推理模型：Phi-4，参数量为14B，基于约 140 万条精心策划的推理示例进行了监督微调（SFT），并进行了少量强化学习（RL）训练。这个模型表现惊人，简直是“小钢炮”。
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本文回顾了智能体系统中的常见模式。在描述这些系统时，将工作流（workflows）与智能体（Agent）区分开来是有帮助的。Anthropic 的文章《Building Effective Agent
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随着AI语言模型的不断进步，它们已能处理日益复杂的任务。然而，在提供清晰、逐步的指令时，这些模型往往表现得更好。任务分解是一种强大的方法，能够将复杂问题拆解为更小、更易处理的子任务。这种方法不仅提升了
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Crawl4AI 是一个专为大模型（LLM）设计的开源网页爬虫和数据提取工具。它支持异步架构，能够高效地从多个网站中提取结构化数据，输出格式包括 JSON、清理过的 HTML 和 Markdown，方
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笔者开始写公账号大概一个月时间了，期间收到很多同学的私信，发现大家对LLM基础技术还是比较感兴趣，故根据我现在已有的知识，给大家整理一个脑图；主要梳理了基础技术篇的脑图，后续文章会继续给出开发、应用偏
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虽然目前关于它的信息还未全部公开，但从已经泄露的资料来看，DeepSeek R2 不仅是技术上的全面升级，更是中国 AI 走向“去西方依赖”的重要一步。🔧1.2万亿参数背后的“极致性价比”DeepSe
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近期，打造出全球首个AI软件工程师 Devin 的 Cognition 团队，又一次放出“大招”：他们开源了一个名为 DeepWiki 的项目，旨在自动生成 GitHub 项目的可读性极强的文档页面，
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角色提示（Role Prompting）是提示工程中的一种强大技术，允许我们引导AI模型采用特定的人物角色或专业知识。这种方法可以显著提高AI生成的响应质量和相关性，使其更适合特定任务或领域。本教程探
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在众多RAG方法中，NodeRAG以其独特的图结构框架脱颖而出。NodeRAG通过异构图结构和先进的检索机制，为LLM提供更精准、更高效的外部知识支持。本文将深入介绍NodeRAG的核心特性、优势及其
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