PyTorch QoS保障机制：基于Miniconda-Python3.9环境实现 在现代AI研发中，一个看似简单却频繁困扰开发者的问题是：“为什么代码在我机器上能跑，到了服务器就报错？” 更进一步地，在团队协作、模型复现和生产部…

简介 文章是对2025年AI领域的全面观察，涵盖大模型技术突破、Agent架构演进、AI产品趋势和企业AI转型。Agent从提示词工程转向上下文工程，AI产品强调编辑能力和私有知识库集成。企业面临认知差距和人才匮乏，个人应关注问题意识，利…

Miniconda-Python3.9结合Markdown编写可执行AI技术文档 在人工智能项目日益复杂的今天，一个常见的痛点是：为什么别人的实验跑得通，我却复现不了？ 代码一模一样，环境稍有不同，结果天差地别。更糟的是&#x…

不知道大家看到这个消息后的第一时间是什么反应，Manus 被 Meta 收购了，据说数十亿美刀。 Manus 从 2025 年 3 月横空出世被很多人吹捧，再到 6 月份约 40 名核心技术搬迁新加坡被很多人吐槽，再到 12 月被收购，可以说已经…

“学大模型必须啃完深度学习圣经吗？”“Python刚入门，能直接学Prompt工程吗？”“做了3年Java开发，转大模型该从哪下手？” 大模型热潮席卷行业，不少人满怀热情入局，却被零散的知识点、晦涩的专业…

PyTorch模型微调任务的最佳Miniconda-Python3.9配置方案 在深度学习项目日益复杂的今天，一个看似不起眼的环境问题——“为什么我的代码在他机器上跑不起来？”——往往能拖慢整个团队进度。尤其是做PyTorch模型微调时，一次transformers库的升…

PyTorch实验日志记录系统搭建：Miniconda-Python3.9基础环境 在深度学习项目中，我们常常遇到这样的场景：昨天还能正常运行的训练脚本，今天却因为某个包版本更新而报错；或者同事在复现你的实验时，反复尝试都无…

PyTorch模型剪枝与蒸馏实验环境：Miniconda-Python3.9搭建 在深度学习研究日益深入的今天，一个常见的困境摆在开发者面前：训练出的模型越来越庞大，ResNet、ViT动辄上亿参数，推理速度慢、部署成本高。而现实场景中&#…