DeepSeek全攻略:从入门到精通
admin 2025-11-25 148浏览
DeepSeek从入门到精通:2025最新权威指南,独家首发 你是否曾为DeepSeek的复杂参数配置而头疼?是否在使用多轮对话时遭遇上下文丢失?是否想用它做代码生成、论文润色、金融...
admin 2025-11-25 148浏览
DeepSeek从入门到精通:2025最新权威指南,独家首发 你是否曾为DeepSeek的复杂参数配置而头疼?是否在使用多轮对话时遭遇上下文丢失?是否想用它做代码生成、论文润色、金融...
admin 2025-11-10 142浏览
课程简介:从零打造AI时代的产品核心竞争力 在大模型与智能体(Agent)技术迅猛发展的2025年,AI产品经理已成为科技企业最紧缺的复合型人才。本课程——《AI智能体+大模型产品经理...
admin 2025-11-10 206浏览
课程简介:从入门到工业级落地,掌握RAG核心技术 在大模型(LLM)快速发展的今天,如何让模型“知道”企业私有知识、实时数据和特定领域信息,已成为AI工程落地的关键挑战。检索...
admin 2025-11-06 127浏览
课程简介:25个真实行业案例,揭秘AI与大模型如何驱动企业转型 本课程聚焦AI与大模型技术在企业端的落地实践,精心梳理了25个来自制造业、金融机构、教育机构、餐饮、零售、物流...
admin 2025-11-06 119浏览
课程亮点:融合前沿技术,打造真正可用的AI桌面应用 本课程采用2025年最新前端技术栈——Vue 3.5(支持响应式宏优化与编译器增强)、Electron 30+、TypeScript、Vite 5、Pinia 状态管理、Rad...
admin 2025-11-04 125浏览
浙江大学DeepSeek公开课第2季重磅上线!视频+PDF全套资源免费下载 由浙江大学联合DeepSeek推出的“DeepSeek系列专题公开课”第二季正式发布!本季课程聚焦大模型技术演进、AI智能体构建...
admin 2025-11-03 158浏览
课程全面升级:SpringAI + DeepSeek 大模型开发实战,Java工程师的AI时代必修课 本课程专为Java开发者打造,深度融合Spring生态体系与国产领先大模型DeepSeek,通过Spring Boot自动装配、AOP切面...
admin 2025-11-03 141浏览
课程简介:从零构建企业级RAG应用,掌握大模型落地核心能力 本课程专为AI开发者、算法工程师及技术管理者设计,通过手把手实战演练,深入解析RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增...
admin 2025-10-30 173浏览
深入解析大模型原理与训练实战:从理论到应用的全面指南 随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large Language Models, LLMs)已成为推动自然语言处理、内容生成、智能对话等应用的核心...
admin 2025-10-30 156浏览
Java企业级大模型应用项目:小智医疗(LangChain4J实战) 在人工智能与大模型技术迅猛发展的今天,企业级 Java 应用如何高效集成大语言模型(LLM)成为开发者关注的焦点。本项目——“...
admin 2025-10-29 187浏览
2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程:掌握下一代AI智能检索核心技术 随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展,如何让模型“知道得更多、答得更准”成为行业关注焦点。检索增强生...
admin 2025-10-29 121浏览
AI大模型提示词学习课程:掌握未来对话的核心技能 在人工智能迅猛发展的今天,大语言模型(如GPT、Claude、通义千问、文心一言等)已成为工作、学习与创作的重要助手。然而,如何...
admin 2025-10-27 147浏览
课程简介 《AI大模型全栈工程师第9期》是一门系统化、实战导向的高端技术课程,专为希望深入掌握人工智能大模型核心技术与工程落地能力的开发者量身打造。课程内容全面覆盖从基...
admin 2025-10-24 75浏览
AI时代必修课:2小时掌握DeepSeek大模型核心技术 在人工智能迅猛发展的今天,掌握前沿大模型技术已成为科技从业者、开发者乃至未来人才的核心竞争力。本课程专为AI初学者与进阶者...
admin 2025-10-24 205浏览
课程简介 本课程由AI领域资深专家团队精心研发,特邀大模型技术领域的领军人物——崔超老师亲自主讲。崔超老师在人工智能、自然语言处理及大模型应用方面拥有十余年实战经验,...
admin 2025-10-10 102浏览
三星(Samsung)先进技术研究院蒙特利尔研究员Alexia Jolicoeur-Martineau发表Tiny Recursion Model(TRM)研究,以仅约700万参数的小模型,在ARC-AGI-1基准测试达到44.6%正确率,在ARC-AGI-2则达到7.8%...