、案例题 案例 1：改写简历任务：使用 AIGC 工具对简历内容进行改写，使其更加精炼和专业。请用 文字描述改写简历过程中使用的提示词、改写的步骤和使用的 AIGC 工具。 答案：（以下答案仅供参考，并非唯一标准，考生根据自己理解进行答题） 提示词： 定义角色：你是一位资深的招聘专家 描述背景：竞争激烈的职场环境中，一份精炼且专业的简历对于获得面试机会至关重要 明确任务：对简历内容进行深度改写，提升其专业性和吸引力 添加细节： 精简内容，突出重点，增强专业性。 使用的 AIGC 工具： - 文心一言、kimi、智谱…
1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (Data) 2. 全生命周期、可复现的模型工作流管理能力 (Model) 3. 安全、可靠且可扩展的部署与运维能力 (Operation) 这三大件构成了一个从数据输入到价值输出的完整闭环，缺一不可。下面我分别详细解释： 1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (The Data Foundation) 核心思想： 垃圾进，垃圾出。数据是机器学习/智能体的血液和燃料。没有高质量、易访问的数据，一切都是空谈。 为什么最重要？ 数据溯源与版本控制: 平台必须能追踪每个模型训练所使用…
最经典和广为接受的框架来自斯坦福大学学者Russell和Norvig的教科书《人工智能：一种现代方法》。他们根据智能体的理性程度和对环境的表现，将其分为五个等级。 此外，随着大语言模型（LLM）的兴起，也出现了一些新的划分方式来描述基于LLM的智能体。 下面我将结合经典理论和现代发展，为您详细解读智能体的等级 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 一、经典分级（…
NVIDIA Dynamo是一款设计为高吞吐量低延迟的分布式推理框架，旨在为多节点分布式环境中生成式AI和推理模型提供高性能推理服务。Dynamo被设计为与具体推理引擎无关（支持TRT-LLM、vLLM、SGLang或其他推理引擎），并有效发挥大语言模型特定的功能。Dynamo通过Rust语言实现核心组件以提高性能，支持Python接口以提高可扩展性和快速迭代和生态构建。 NVIDIA Dynamo核心功能设计 Disaggregated prefill & decode inference Dynamo将…
对于50系显卡，我的是5070ti，cuda版本要12.8的版本不然会报sm_120不可用，建议pip安装之前先切到阿里源，清华源不稳定会报403 因此需要进行踩坑处理； RTx5070ti 对于 cuda 、pytorch 、vllm 版本有非常强的版本号依赖； 1.下载CUDA 由于我装完 Ubuntu22.04 后就自动带了最新的显卡驱动，就没有再去配置驱动。 先查看驱动能支持的CUDA最高版本，这里显示可支持到12.8。 nvidia-smi 在CUDA的 说明文档 可查看CUDA对应的驱动版本要求。 在 …
像Dify、Coze这样的低代码Agent搭建工具，通过将RAG内的各类能力进行封装，供用户在GUI界面上点击几下即可进行配置。这却给很多用户造成了一种假象——好像拖拉拽一下就能配置好一个知识库问答工具，打造一个企业级的知识库助手。 （图源ChatGPT帮忙生成） 从实际落地上来看，上层封装好的能力有其局限性，低代码平台能够达到的问答精准度上限明显，可能50、60分都算很不错的了；但这个分数，对于企业级场景是完全不可用的。你会允许AI在回答一些公司财务问题、行政问题上有一丝一毫的偏差吗？ 因此，从50分到90分的过…
目标 输入一个标题，自动生成对应的一个短视频。 环境要求 1、部署n8n 2、梯子必要要求，因为很多素材来自外网，以及生成视频和调用模型所用 代理请开启允许局域网连接，如果代理模式是规则异常，请开启全局模式。 创建工作流 1、表单设计 主要功能就是提交一个话题，用户输入话题入口。 添加对应的数据，这里主要是针对输入内容的标准化格式处理。 2、添加AI-Agent 提示词 核心作用就是为Ai做预设，保证效果 我们需要输出一个指定格式的数据 添加系统提示词 你是一位资深自媒体运营专家兼文案策略师，深谙youtobe抖音…
选择最适合的 AI 应用开发框架需结合具体场景、团队技术栈及需求。以下是针对 **LangChain、Coze、Dify、Flowise、LlamaIndex** 的深度对比与分析，助你高效决策： --- ### 🔧 一、框架核心定位与适用场景 | **框架** | **核心定位** | **最佳适用场景** | **技术门槛** | |----------------|-----------------------------|------------------------------------------|…
1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别： 1. 监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning） 定义： 在预训练模型（如基于海量文本训练的基座模型）的基础上，使用标注数据（输入-输出对）进行有监督的微调，使模型适应特定任务。 特点： 数据形式：输入（如用户提问） + 对应的理想输出（如人工标注的回答）。 目标：通过最小化预测输出与标注输出的差异（如交叉熵损失），让模型学会生成符合要求的回答。 优点：简单直接，适合学习明确的输入-输出映射。 局限：依赖高质量标注数据，无法学习更复杂的策略或长线…
在 ControlNet 基础篇，我介绍了几种使用 ControlNet 的方式，但这些方式都需要你直接将 Pose、Depth 等图导入到工作流。那如果没有这些图又该怎么办呢？ 最好的方式就是直接使用已有的图，然后将其转化为 Pose 或者 Depth 图片。进阶篇会教大家如何使用插件将图片转化为 ControlNet 能使用的图片。 Image canny ControlNet workflow 在必修课中，我介绍了 Scribble ControlNet workflow, 这个 workflow 可以将手绘…