本文深度解析了Datawhale开源生态构建的大模型与Agent开发工程师技术能力框架。报告涵盖从基础的Prompt工程、RAG架构设计,到进阶的模型微调、本地化部署,再到前沿的多智能体系统与底层算法原理。通过剖析llm-universe、self-llm、hello-agents等核心项目,文章为开发者提供了一套从入门到精通的系统化学习路径,旨在应对AI范式转移下的工程挑战,帮助从业者构建从应用层到底层算子调用的核心竞争力。
原文链接:Linux.do
本文深度解析了Datawhale开源生态构建的大模型与Agent开发工程师技术能力框架。报告涵盖从基础的Prompt工程、RAG架构设计,到进阶的模型微调、本地化部署,再到前沿的多智能体系统与底层算法原理。通过剖析llm-universe、self-llm、hello-agents等核心项目,文章为开发者提供了一套从入门到精通的系统化学习路径,旨在应对AI范式转移下的工程挑战,帮助从业者构建从应用层到底层算子调用的核心竞争力。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。