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大模型教程

小白学大模型：降低幻觉的六种方法本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在当今人工智能领域，大语言模型（LLMs）已经成为了自然语言处理的核心力量。然而，随着模型规模的不断扩大，一个令人头疼的问题也逐渐浮幻觉（Hallucinations）。这些幻觉以各种形式出现，严重影响了模型输出的准确性和可靠性。本文将深入探讨大语言模型幻觉的类型、成因，并结合实际案例，展示如何通过一系列技术手段解决这些问题。

小白学大模型：适合1B模型的17个提示词本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。大模型如 32B 凭借其强大的知识储备和推理能力，常常成为众人瞩目的焦点。然而，小模型（如 1B 的模型）也有其独特的优势——它们运行效率更高、成本更低。

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转化率提升300%，火山引擎Data Agent以“一客一策”突破企业营销增长瓶颈火山引擎近日分享了其企业级数据智能体Data Agent如何通过AI技术，解决企业营销增长中的核心问题。根据过去半年的客户实践，Data Agent在智能营销领域展现出显著成效，通过自然语言交互大幅降低工具使用门槛，并能深度整合企业内外部数据，实现从洞察到行动的闭环决策。

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创建完整的评估生命周期以构建高（三）我们的V1代理在最具挑战性的测试用例中表现完美。然而，真正的生产就绪需要的不仅仅是修复已知的漏洞。我们需要确保我们新的、更复杂的系统不仅准确，而且高效，并且其准确性在不同类型的数据中都能保持。

GitHub 狂飙 72k Star，这本大模型书凭啥能圈粉无数？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。今天，我们不讲理论，不刷公式，不开 PPT。我们先来一场闭卷模拟考试，看看你对大模型的理解程度如何。别以为题目看起来很简单，这可能是会让你怀疑人生的隐形考验。

一篇文章看懂RAG + 实战，看不懂来揍我本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。可以将大语言模型看作是一个过于热情的新员工，他拒绝随时了解时事，但总是会绝对自信地回答每一个问题。不幸的是，这种态度会对用户的信任产生负面影响，这是不希望聊天机器人效仿的！

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创建完整的评估生命周期以构建高（二）在明确了问题并准备好数据之后，是时候构建我们的第一个系统了。在评估驱动开发中，初始版本，即 V0，遵循一个核心原则：

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一句话让AI帮你搞营销？火山引擎Data Agent说：这事儿可以的~本文为火山引擎数据产品总监刘峰的演讲分享，介绍了在过去的半年中，火山引擎Data Agent在智能营销Agent领域的一些新思考、新能力以及落地实践。

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打开 JVM 黑匣子——走进 Java 字节码（一）字节码是Java平台无关性的核心所在，也是JVM执行Java程序的基础。本章将深入介绍Java字节码的基本概念、JVM指令集、字节码文件结构以及常用的字节码分析工具，为后续的字节码编程学习奠定坚实基础。

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8GB显存笔记本能跑多大AI模型？这个计算公式90%的人都不知道！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。大佬，我的笔记本只有8GB显存，能跑多大的AI模型？

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大模型应用开发到底有多赚钱？看完这5个真实案例，你会惊掉下巴本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。很多人以为大模型应用开发就是在网页上跟AI聊天，大错特错！

别乱装！Ollama×DeepSeek×AnythingLLM一键本地AI知识库，快人10倍本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在AI席卷全球的今天，我们既渴望拥抱智能化的便利，又担心数据安全和隐私泄露。特别是企业用户，面对敏感信息时更是进退两难。

OpenTiny NEXT 内核新生：生成式UI × MCP，重塑前端交互新范式！近期，我们推出 OpenTiny NEXT —— OpenTiny的下一代企业级前端智能开发解决方案。这不仅是一次技术升级，更是一场用户交互范式的变革：从传统的人机交互升级成为人机交互范式和智能体交互范式的融合。我们坚信，每一个企业应用都值得被 AI 理解，每一次用户交互都可以更自然、更智能。

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创建完整的评估生命周期以构建高(一)在传统机器学习中，准确率、精确率和F1分数等指标是基石。它们在有有限正确答案的任务中表现出色。然而，对于生成式AI和智能体系统而言，输出空间极为广阔，简单地将输出与单一**“正确”**答案进行字符串匹配已不再足够。

magic-conch，你的第一个Agent你好，未来的Agent创造者！你可能已经和各种AI聊过天，但有没有想过，亲手“创造”一个属于你自己的、独一无二的AI？这篇教程，就是想带你体验一次这样的创造之旅。我们将从一个有趣的想法开始，用最简单的方式，一步步做出一个能与你对话的“魔法海螺”AI Agent。

前端双越老师

2025 年还有前端不会 Nodejs ？大家好，我是双越。前百度滴滴资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP。我的代表作有：近期我准备开发一个 AI Agent 智能体项目智语zhitalk AI 智能面试官，可以优化简历、模拟面试。很多同学想加入项目学习，但是自己是前端不会 Nodejs ，于是我就先写一篇 Nodejs 的入门资料，帮他们初步了解 Nodejs 以便能快速跟上项目进度。如有问题可留言或私信。

RAG 真的不聪明？其实它只是缺了这一步……本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，放在智泊AI。在大语言模型（LLM）火热的今天，RAG（检索增强生成）系统几乎成了标配：

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普通人如何借助 Agentic RAG 打造全智能化电商客服与客户沟通体系本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，放在智泊AI。“预测未来的最好方法，就是去创造未来。”——彼得·德鲁克

🚫万能Agent兜底：当规划缺失工具时，AI如何自救本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院在多智能体协作调度场景中，尽管存在诸如层级指挥、嵌套模式、转交模式和群聊模式等多种实现方式，但层级指挥模式仍是生产环境中最常用的方式。该模式通常由主代理生成任务拆分，调度工具或子智能体分别执行，类似 Cursor、Aone Copilot、Manus 等产品的工作机制。

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从 ETL 到 ELT 再到 EAI：AI 如何重塑数据处理（ChatGPT 生成图片）六个月前，在一次项目回顾会上，我目睹了一个数据团队的理念发生了转变。为了给 AI 聊天机器人清理客户支持数据，他们花了数周时间构建 ETL 管道——其中包含复杂的转换逻辑、固定的模式以及无数的边缘情况。随后，团队的机器学习工程师提出了一个问题：“如果我们直接将原始数据输入 LLM，让它自己判断哪些信息重要，会怎么样？”