Index of /【已完结】AI大模型项目落地实战/
../
【001】开篇词|普通开发者遇上AI时代,如何破局?.html 17-Aug-2025 13:29 18851
【002】01| 原理:一个例子讲清楚Transformer原理.html 17-Aug-2025 13:29 41835
【003】02|工程:ChatGPT有哪些核心工程创新点?.html 17-Aug-2025 13:29 34782
【004】03|初体验:Ollama 本地大模型与多模态大模型.html 17-Aug-2025 13:29 30424
【005】04| 大模型AI智能体开发的3个层次:应用,微调和专有模型.html 17-Aug-2025 13:29 31429
【006】05|提示词:为什么说提示词工程是一切应用的基础?.html 17-Aug-2025 13:29 31739
【007】06|核心:如何打造C语言自动判题系统里的核心提示词?.html 17-Aug-2025 13:29 28163
【008】07|应用:为什么说控制逻辑才是C语言自动判题系统的核心.html 17-Aug-2025 13:29 26236
【009】08|起点:如何开发一个微信AI满足客户营销的需求?.html 17-Aug-2025 13:29 23718
【010】09|微调:向量数据库+微调+规则引擎,定制营销文章内容生成.html 17-Aug-2025 13:29 34475
【011】10|转型:如何在Agent平台上构建一个AI营销智能体?.html 17-Aug-2025 13:29 27157
【012】11|Agent底层:带你拆解、实现一套Agent底层框架.html 17-Aug-2025 13:29 33572
【013】12|Agent架构:创建一个Agent智能体应用架构需要考虑哪些要素?.html 17-Aug-2025 13:29 32969
【014】13|回顾:一个营销AI项目里有哪些商业经验和教训.html 17-Aug-2025 13:29 17982
【015】14|设计:为什么要在电商客服项目开发专有模型及其设计方案.html 17-Aug-2025 13:29 23279
【016】15|数据:如何基于数字孪生自动生成电商客服的百万语料?.html 17-Aug-2025 13:30 22395
【017】16|训练:真实的电商客服模型训练过程藏有哪些魔鬼细节?.html 17-Aug-2025 13:30 29656
【018】17|评估:如何对电商客服模型专有训练进行能力测评?.html 17-Aug-2025 13:30 27751
【019】18|实战升级:如何提升电商客服模型理解JSON等数据协议的能力.html 17-Aug-2025 13:30 23920
【020】19|奖励模型:为什么要用评估专家及其设计方案.html 17-Aug-2025 13:30 19613
【021】20|评估策略:如何解决数字孪生在评估专家场景下的缺陷?.html 17-Aug-2025 13:30 29341
【022】21|正反馈和负反馈:如何将评估专家应用到大模型测评中?.html 17-Aug-2025 13:30 23300
【023】22|从一个建筑行业的AI设计需求看待行业大模型创业的前期分析.html 17-Aug-2025 13:30 17108
【024】23|从一个建筑行业的AI分析来看构建行业大模型的挑战和成本.html 17-Aug-2025 13:30 15068
【025】24|跟踪分析了100个AI创业项目,我看到了什么?.html 17-Aug-2025 13:30 17597
【026】阶段自测题(一).html 17-Aug-2025 13:30 4634
【027】阶段自测题(二).html 17-Aug-2025 13:30 4094
【028】结束语|融入AI技术革命浪潮,实现人生百倍提升.html 17-Aug-2025 13:30 13811