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RSS订阅原创 《AI大模型应知应会100篇》第58篇：Semantic Kernel：微软的大模型应用框架
随着大模型（LLM）技术的快速发展，如何将这些强大的语言模型与传统代码系统进行无缝集成，成为开发者面临的核心挑战。为此，微软推出了 **Semantic Kernel（简称SK）** —— 一个融合了语义逻辑与程序逻辑的轻量级 SDK，支持 C# 和 Python，是连接传统开发与生成式 AI 的桥梁。本文将带你从零开始，深入理解 Semantic Kernel 的核心架构、关键组件和实战开发流程，并通过多个真实代码示例帮助你快速上手这一前沿框架。
2025-05-11 22:25:06
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第57篇：LlamaIndex使用指南：构建高效知识库
在大模型（LLM）应用开发中，**知识库系统** 是提升模型准确性和专业性的关键。本文将带你全面掌握 **LlamaIndex（原 GPT Index）** 这一强大的开源框架，从基础架构讲起，通过多个实战代码示例，展示如何构建一个完整的、高效的 RAG（检索增强生成）知识库系统。我们将涵盖：- 数据摄入与处理- 向量索引与混合检索- 查询引擎定制与代理集成- 实战案例：企业文档库、个人知识助手等
2025-05-11 22:22:49
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第56篇：LangChain快速入门与应用示例
在大模型（LLM）应用开发领域，**LangChain** 是当前最主流、功能最强大的框架之一。它不仅提供了模块化的设计思想，还支持多种语言模型、提示工程、记忆机制、检索增强生成（RAG）、智能代理等功能。本文将带你从零开始，逐步掌握 LangChain 的核心概念和组件使用方式，并通过多个实战案例帮助你构建实际可用的 AI 应用系统，如知识库问答助手、数据分析代理、多轮对话客服机器人等。
2025-05-11 22:17:26
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第55篇：大模型本地开发环境搭建
在人工智能尤其是大模型（LLM）领域，一个**高效、稳定、可扩展的本地开发环境**是每位开发者的第一块基石。本文将手把手带你完成从硬件选型到软件配置、再到环境验证的全流程搭建指南。无论你是刚入门的 AI 学习者、想要部署 LLaMA 或 ChatGLM 的研究者，还是希望进行本地微调与推理的工程师，这篇文章都将成为你不可或缺的“环境搭建手册”。
2025-05-11 22:15:43
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第54篇：国产大模型API对比与使用指南
随着中国人工智能产业的快速发展，越来越多的国产大模型平台开始崭露头角。本文将系统梳理当前主流国产大模型 API（如 **百度文心、阿里通义千问、讯飞星火、智谱ChatGLM** 等）的功能特性、性能表现和接入方式，并通过实战代码演示其使用方法。我们还将设计一个统一调用框架，帮助开发者在多个平台之间灵活切换，并提供完整的部署流程、性能测试工具和错误处理建议，助你在国产AI生态中做出高效、安全的技术选型。
2025-05-10 23:40:58
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第53篇：Hugging Face生态系统入门
在人工智能快速发展的今天，**Hugging Face**已成为自然语言处理（NLP）领域最具影响力的开源平台之一。它不仅提供丰富的预训练模型、强大的工具库，还构建了一个开放的模型共享社区。本文将深入介绍 **Hugging Face 生态系统的核心组件**，包括 `Transformers`、`Datasets`、`Tokenizers` 和 `Hub` 平台，并结合实际案例，带领你完成一个完整的 AI 应用开发流程：从数据准备、模型加载与微调，到本地部署和线上服务搭建。
2025-05-10 23:37:26
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第52篇：OpenAI API 使用指南与最佳实践
本文将带你从零开始掌握 **OpenAI API 的核心使用方法**，涵盖从基础调用到高级功能的完整实战路径。通过详细的代码示例、图文解析和可运行的 Python 脚本，帮助你快速上手 GPT-3.5、GPT-4 等模型，并深入理解如何在实际项目中高效、稳定地调用 OpenAI API。我们将重点讲解：- 如何配置 API 密钥并安全管理权限- 不同 API 类型（Chat/Completions/Assistants）的使用场景与差异- 如何优化 Token 成本与性能- 实战案例：客服助手、
2025-05-08 23:50:04
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第51篇：大模型开发必备工具链介绍
本文将系统梳理**大模型开发全流程的核心工具链**，涵盖从开发环境搭建、代码库选型、效率提升工具到部署与监控等关键环节。通过实战示例、图文结合和可运行的代码片段，帮助人工智能初中级开发者快速构建一套高效、完整的大模型应用开发体系，顺利进入实际项目开发阶段。
2025-05-08 23:39:23
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第52篇：OpenAI API使用指南与最佳实践
随着大模型的普及，**OpenAI API** 成为了开发者快速构建 AI 应用的重要工具。本文将为你提供一份**从基础调用到高级应用的 OpenAI API 全面实战指南**，涵盖：- **Chat API、Completions API、Assistants API 的核心区别与使用场景**- **流式响应、批量处理、异步调用等高效调用模式**- **函数调用（Function Calling）、对话管理、内容审核等高级功能**- **性能优化、Token 节约、成本控制等实用技巧**
2025-05-07 08:00:00
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第51篇：大模型开发必备工具链介绍
随着AI大模型技术的快速发展，开发者面临的挑战不仅在于算法与模型本身，更在于如何高效地构建、训练、调试和部署一个完整的AI系统。本文将**系统梳理大模型开发全流程的核心工具链**，从本地开发环境搭建到云端协作平台配置，帮助你快速构建一套完整、高效的AI开发体系。文章包含：- **VSCode、Jupyter、Colab等开发环境配置指南**- **PyTorch、Transformers、PEFT等主流库实战代码**- **Git LFS、Poetry、MLflow等效率提升工具详解**
2025-05-07 07:00:00
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第50篇：大模型应用的持续集成与部署（CI/CD）实践
在AI大模型开发中，随着模型版本迭代频繁、依赖复杂、部署环境多样，**构建一套高效可靠的持续集成与持续交付（CI/CD）流程**显得尤为重要。本文将从零开始讲解如何为一个大模型项目设计完整的CI/CD流水线，涵盖代码提交、测试、打包、部署到生产环境的全过程。文章内容包含：- **实战型CI/CD架构图**- **GitHub Actions自动化配置示例**- **Docker镜像优化技巧**- **Kubernetes Helm部署模板**- **蓝绿发布与金丝雀发布的实现方法**- **
2025-05-06 20:37:58
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第49篇：大模型应用的成本控制策略
随着AI大模型的广泛应用，其高昂的部署与运行成本成为企业面临的一大挑战。本文将从**技术架构、资源优化、业务模式**等多个维度出发，系统性地讲解如何在保障服务质量的前提下，实现**最优成本效益的大模型应用策略**。文章不仅包含详细的理论分析，还配有**实战代码、可视化仪表盘、成本计算器模板**等实用工具，适合人工智能初中级开发者和工程师参考学习。
2025-05-06 20:36:23
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第48篇：构建企业级大模型应用的架构设计
> **摘要**：本文将提供企业级大模型应用的端到端架构设计方案，从系统设计原则到技术栈选择，从高可用保障到安全合规，全面覆盖构建稳健、可扩展、安全的大模型应用所需的工程实践。适合初中级AI开发者学习部署实战技巧。
2025-05-04 13:06:12
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第47篇：大模型应用的性能监控与优化
> **摘要**：本文将系统阐述大模型应用的性能监控、分析与优化方法，提供完整的可观测性解决方案和性能调优策略，帮助构建高效、稳定、可靠的大模型应用系统。适合初中级AI开发者学习部署实战技巧。
2025-05-04 11:02:05
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第46篇：大模型推理优化技术：量化、剪枝与蒸馏
随着AI大模型（如LLaMA、ChatGLM、Qwen等）的广泛应用，如何在有限资源下实现高性能推理成为关键挑战。本文将系统讲解**大模型推理优化的核心技术**：- **量化（Quantization）**- **剪枝（Pruning）**- **知识蒸馏（Knowledge Distillation）**并结合**实战案例**，展示如何在实际场景中应用这些技术，显著提升推理速度、降低显存占用，同时保持模型精度。
2025-05-03 23:38:05
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原创 《AI大模型应知应会100篇》长文版 请收藏-第46篇：大模型推理优化技术：量化、剪枝与蒸馏
在当今人工智能领域，大语言模型(LLM)的规模和复杂性呈指数级增长，这给模型的部署和推理带来了巨大的计算和内存挑战。本文将深入探讨大模型推理优化的前沿技术及实战应用，详细介绍量化、剪枝、蒸馏等核心方法的实际操作流程，帮助读者显著提升模型性能并降低资源需求，实现高效部署。
2025-05-03 23:36:30
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原创 《AI大模型应知应会100篇》*精华加长版*第45篇：本地部署开源大模型的硬件需求与步骤：从入门到精通
随着开源大模型的快速发展，越来越多的开发者和企业希望在本地部署这些模型以实现数据安全、成本控制和个性化需求。然而，本地部署开源大模型需要考虑硬件选型、环境配置和模型优化等多个方面。本文将提供详尽的开源大模型本地部署全流程指南，从硬件选型、环境配置到模型优化，帮助读者以最经济实用的方式在自有基础设施上运行大模型，实现数据安全与成本平衡。
2025-05-03 02:00:00
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第44篇：大模型API调用最佳实践（附完整代码模板）
当你的应用突然面临每秒1000+请求时，如何保证大模型API调用既稳定又经济？本文通过12个实战代码片段、3套生产级架构方案和20+优化技巧，带你构建高性能的大模型服务。文末提供GitHub开源模板仓库（含Python/Node.js双版本
2025-05-02 17:47:52
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第43篇：大模型幻觉问题的识别与缓解方法
当AI系统自信满满地编造"量子计算机使用香蕉皮作为能源"这类荒谬结论时，我们不得不正视大模型的幻觉问题。本文通过15个真实案例解析、6种检测算法实现和3套工业级解决方案，带您掌握对抗AI幻觉的实战技能。文末提供可运行的幻觉检测代码库（含GPU加速版本）。
2025-05-02 13:28:53
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第42篇：大模型输出结果的后处理技术：从理论到实战
当大模型生成的内容如同未经雕琢的原石——虽蕴含价值却遍布毛刺。本文将以"外科手术"式解析，带您探索如何通过后处理技术将GPT-4等模型的原始输出转化为可落地的工业级解决方案。从金融报告生成到医疗问答系统，我们将揭示OpenAI、Anthropic等顶尖机构的幕后秘技。
2025-05-01 23:47:08
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第41篇：多轮对话设计：构建高效的交互式应用
在银行客服机器人突然准确回答出用户第7次追问的信用卡额度规则时，在医疗问诊系统记住患者既往病史的瞬间，多轮对话技术正在创造令人惊叹的交互体验。本文将以工业级案例为经，核心技术为纬，带您深入对话系统的"记忆宫殿"。
2025-05-01 23:36:42
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原创 《Python实战进阶》 No46：CPython的GIL与多线程优化
全局解释器锁（GIL）是CPython的核心机制，它保证了线程安全却限制了多核性能。本节通过**concurrent.futures**、**C扩展优化**和**多进程架构**，实战演示如何突破GIL限制，特别针对AI模型推理加速场景，提供可直接复用的性能优化方案。
2025-04-30 23:57:30
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原创 《Python实战进阶》No45：性能分析工具 cProfile 与 line_profiler
在AI模型开发中，代码性能直接影响训练效率和资源消耗。本节通过**cProfile**和**line_profiler**工具，实战演示如何定位Python代码中的性能瓶颈，并结合NumPy向量化操作优化模型计算流程。案例包含完整代码与性能对比数据，助你掌握从全局到局部的性能分析方法。
2025-04-30 23:55:37
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原创 《AI大模型应知应会100篇》【精华】第40篇：长文本处理技巧：克服大模型的上下文长度限制
在大语言模型应用中处理超出其上下文窗口长度的长文本是一项挑战。本文面向初学者介绍长文本处理的常见难题，以及一系列有效策略和技巧，包括如何对文档进行合理分块（固定大小 vs 语义分块、重叠分块等）、利用层次化摘要（Map-Reduce）等框架克服上下文长度限制，并讨论这些方法在问答系统、大型报告分析、书籍理解、长文生成等长文档应用中的最佳实践。文章通过**实例代码**演示了OpenAI GPT-4和LangChain在长文本处理中的用法，并探讨更长上下文的模型（如Anthropic Claude的100K上下
2025-04-29 20:29:26
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原创 《AI大模型应知应会100篇》强烈推荐-加餐篇：AI Agent正当时！2025年必须了解的8个国内外AI Agent工具框架！
如今，人工智能领域正迎来“智能体（AI Agent）”的火热浪潮。**AI Agent** 指的是基于AI大模型底座技术，能够自主感知环境、决策并执行任务以实现各种计算目标的人工智能软件系统，简单来说，它就像赋予计算机**自己动手完成复杂任务**的能力，从整理信息、调用工具到与人互动都不在话下。2025年，各种国内外的 AI Agent 工具框架如雨后春笋般涌现，帮助开发者**快速构建属于自己的智能体**应用。本文将以通俗有趣的方式，带你认识 **8个当前主流的AI Agent框架/平台**，包括它们的特色
2025-04-29 08:16:14
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原创 《AI大模型应知应会100篇》（进阶版-强烈推荐）多模态大模型应用：文本、图像和音频的协同处理
多模态大模型（Multimodal Large Models）正在引领新一波人工智能应用浪潮，它们能够同时处理文本、图像、音频等多种数据形式，在创意生成、内容理解和人机交互方面展现出强大能力。例如，我们可以使用**GPT-4**视觉版识别图片内容，用**DALL·E 3**根据描述生成精美图像，用语音模型将文字转换为自然语音等等。本文面向具有一定开发经验的读者，深入浅出地介绍多模态大模型的核心概念和技术要点，并通过**图文并茂**的实例演示说明文本、图像和音频协同处理的应用场景。我们将重点解析三个典型案例：
2025-04-28 23:36:23
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第39篇：多模态大模型应用：文本、图像和音频的协同处理
随着人工智能技术的发展，多模态大模型（Multimodal Large Models）已经成为AI领域的热点之一。这些模型能够同时处理文本、图像、音频等多种模态数据，极大地提升了AI系统的感知能力和交互体验。本文将系统介绍多模态大模型的工作原理、关键技术以及实际应用场景，并通过具体案例帮助读者快速上手构建跨模态应用。
2025-04-28 23:18:54
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第38篇：大模型与知识图谱结合的应用模式
随着大模型（如GPT、BERT等）和知识图谱技术的快速发展，两者的融合为构建更精准、可解释的智能系统提供了新的可能性。本文将深入探讨大模型与知识图谱的能力互补性、融合架构设计以及实际应用场景。通过案例分析与技术实现，帮助读者理解如何结合这两种技术的优势，解决复杂领域的实际问题。
2025-04-27 23:38:00
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第37篇：Agent框架入门：让AI具备自主行动能力
随着人工智能技术的飞速发展，AI不再仅仅是被动执行任务的工具，而是逐渐具备了自主行动的能力。这种能力的核心在于**Agent框架**的设计与实现。本文将从基础理论到实战案例，全面解析AI Agent的设计理念、核心组件以及实现方法。通过丰富的代码示例和具体应用场景，帮助读者快速掌握如何构建具有自主行动能力的AI系统，并将其应用于复杂任务的自动化处理中。
2025-04-27 23:31:58
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原创 《AI大模型趣味实战》智能Agent和MCP协议的应用实例：搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用
随着人工智能技术的飞速发展，智能Agent与模型上下文协议(MCP)的应用场景越来越广泛。本报告将详细介绍如何基于Python Flask框架构建一个智能应用，该应用能够读取DOC文件并在前端实时显示润色改写过程。本文将深入探讨如何整合Flask、win32com、MCP协议以及智能Agent技术，为读者提供一个完整的实现方案。
2025-04-26 22:00:02
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原创 《Python Web部署应知应会》Flask网站隐藏或改变浏览器URL：从Nginx反向代理到URL重写技术
在Web应用开发中，URL路径的安全性往往被忽视，这可能导致网站结构和后端逻辑被攻击者轻易推断。对于Flask框架开发的网站，如何隐藏或改变浏览器显示的URL地址，避免暴露真实的路径结构，成为一个重要的安全考量。本研究报告将深入探讨多种实现方案，从Nginx反向代理到URL重写技术，为Flask开发者提供全面的解决方案。
2025-04-26 21:38:53
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原创 《AI大模型趣味实战》基于RAG向量数据库的知识库AI问答助手设计与实现
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，构建本地知识库AI问答助手已成为许多企业级应用的需求。本研究报告将详细介绍如何基于FLASK开发一个使用本地OLLAMA大模型底座的知识库AI问答助手，该系统能够整合两部分知识语料：网站博客（存储在SQLite数据库中）和后台配置的知识博客URL链接内容（通过爬虫获取）。系统采用RAG（检索增强生成）技术，在用户提问时能够从两部分知识库中检索相关信息并生成高质量回答。
2025-04-25 21:08:58
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原创 《AI大模型趣味实战》构建基于Flask和Ollama的AI助手聊天网站：分布式架构与ngrok内网穿透实现
随着AI技术的快速发展，构建自己的AI助手聊天网站变得越来越流行。本研究报告将详细介绍如何通过两台电脑构建一个完整的AI聊天系统，其中一台作为WEB服务器运行Flask框架提供网页界面，另一台作为AI计算服务器部署Ollama提供大模型推理能力。两台电脑通过ngrok实现内网穿透，实现前后端分离架构，前端渲染和AI计算在不同的设备上运行。本报告将提供从环境搭建到代码实现的完整解决方案。
2025-04-25 18:23:58
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原创 《AI大模型应知应会100篇》 第36篇：RAG技术入门：检索增强生成原理及实现
在当今大模型（LLM）应用的浪潮中，知识时效性和幻觉问题一直是困扰开发者的核心痛点。为了解决这些问题，**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**技术应运而生。RAG通过结合外部知识库和大模型的强大生成能力，不仅能够提升回答的准确性，还能有效解决知识更新滞后的问题。本文将从基础概念到实战案例，系统性地介绍RAG技术的工作原理、核心组件以及实现方法，并通过具体代码和案例帮助读者掌握如何构建自己的RAG系统。
2025-04-24 23:52:00
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原创 《AI大模型趣味实战》教10岁儿童使用Python调用智谱AI大模型创建图形化AI聊天机器人的教程
在人工智能快速发展的今天，让孩子们接触和学习AI技术变得越来越重要。本教程专为有一定Python基础的10岁儿童设计，将引导孩子们如何使用Python调用智谱AI的免费大模型GLM-4-Flash，并创建一个图形化界面的AI聊天机器人。通过这个项目，孩子们不仅能学习到Python编程的高级应用，还能了解人工智能的基本原理，培养他们对前沿科技的兴趣和创新能力
2025-04-24 13:58:51
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第35篇：Prompt链式调用：解决复杂问题的策略
在大模型应用中，单次提示的能力往往受限于上下文长度和任务复杂度。为了解决这些问题，**Prompt链式调用**应运而生。本文将深入探讨如何通过分解任务、设计逻辑链路、传递中间结果，构建强大的链式调用系统，帮助读者掌握解决复杂问题的策略。文章涵盖理论基础、常见模式、实战代码以及真实案例，旨在提供一套可复用的技术框架。
2025-04-23 13:59:41
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第34篇：大模型与营销内容创作
在2025年的数字化营销战场，大模型技术正以惊人的速度重塑内容创作范式。。无论是精准用户画像构建、多平台内容适配，还是实时热点响应和SEO优化，AI辅助工具正在成为营销人员不可或缺的助手。本文通过真实商业案例与可复现的代码实践，揭示如何利用AI生成高质量营销内容、构建精准用户画像，以及实现全渠道自动化运营。结合可口可乐、HubSpot等企业的前沿实践，为读者提供从理论到落地的完整指南。
2025-04-23 13:49:43
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原创 《AI大模型应知应会100篇》 第33篇：大模型在法律文档处理中的应用
当AI开始理解"不可抗力条款"的法律内涵，当算法能在3秒内完成百页合同的风险扫描，法律行业正经历从"红头文件"到"智能合约"的范式革命。本文通过技术解构与实战案例，揭示大模型如何重构法律服务的底层逻辑。
2025-04-22 22:38:37
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第32篇：大模型与医疗健康：辅助诊断的可能性与风险
当AI开始读懂CT影像中的细微阴影，当算法能从百万份病历中发现诊断规律，医疗健康领域正经历着一场静默的革命。本文通过技术解构与案例分析，揭示大模型如何重塑临床决策路径，同时探讨技术突破背后的伦理雷区。
2025-04-22 22:29:57
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原创 《AI大模型应知应会100篇》第31篇：大模型重塑教育：从智能助教到学习革命的实践探索
当北京大学的AI助教在凌晨三点解答学生微积分难题，当Khan Academy的AI导师为每个学生定制专属学习路径，我们正见证教育史上最具颠覆性的技术变革。本文通过真实教育场景的代码实现与行业案例，揭示大模型如何突破传统教育的时空限制，同时探讨技术赋能与教育本质的平衡之道。
2025-04-21 21:49:11
771
创业者必备：解读DeepSeek引发的AI技术与应用革新
2025-03-05
厦门大学解析：大模型技术及其应用实践全貌
2025-03-05
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