最近看大模型方向的秋招面经，发现一个很有意思的现象：面试官们对 PPO、DPO、GRPO、DAPO 简直是“爱不释手”，几乎成了大模型岗的必考题。我去知乎或者翻博客想搞懂这几个“O”的演进关系时，往往一头扎进复杂的数学公式里，看得头皮发麻。为什么我们先有了 PPO，又去卷 DPO，现在怎么又冒出来个 GRPO 和 DAPO？它们到底在解决什么问题？今天我们就来扒一扒大模型偏好对齐（Alignmen

结语在大模型浪潮初期，我和我的前辈曾经有过一段对话。我：这工作（某个方向的 sft）交给我合适吗，我能胜任吗？前辈：这工作谁都能做。我：那你为啥选我来做？前辈：这不是因为我认识你，跟你熟悉嘛。我：……前辈：你做不做，不做有的是人想做，不行我招个实习生来做。我：我做我做，我当然做。

AI智能体的自主能力，源于一套严谨的核心工作流。Prompt指令层：作为Agent的“任务导航图”，不仅包含用户的核心需求，还需明确Agent的角色定位（如“专业财务分析师”）、行为边界（如“禁止生成不实数据”）、可调用工具列表（如“Excel数据处理工具”）。一份精准的Prompt能大幅降低Agent的决策偏差，例如为“市场调研Agent”设计Prompt时，需明确调研范围（“2024年中国新能

更多详情，请访问 Github 上了解。

今天，我将为大家介绍如何利用字节跳动旗下的AI智能体开发平台“扣子Coze”来打造一个股票分析工作流（workflow），并基于此工作流发布一个股票分析器机器人。首先，让我们明确什么是工作流。Coze扣子的工作流功能允许用户通过直观的可视化界面，将大语言模型、代码块、插件等元素灵活组合，编织成复杂且高效的工作流程，从而扩展大模型的应用场景。在这个特定的股票分析工作流中，我们的目标是让用户输入股票名

日志查看端口冲突OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11435 ollama serve # 指定新端口。

同时课程详细介绍了。

一直有小伙伴介绍在问我，怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。当时我想的是两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。想干这事之前先梳理下流程让kimi给我生成一个文章表，并且插入10条数据，我们可以告诉kimi，文章长度多大，这样内容可以丰富些。直接让kimi生成一个暴露接口查数据库的服务，有简

本期为大家介绍如何搭建自己的智能体，本期用到的工具是扣子（Coze），Coze 是一个由字节跳动推出的 AI 开发平台，主要用于快速构建、调试和部署基于人工智能的对话机器人（Bot）和智能体（Agent）。它类似于其他低代码/无代码 AI 平台，但更注重灵活性和扩展性，支持用户通过可视化工具或代码深度定制 AI 应用。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效