《Agent开发的 “坑” 与 “解”》由百度智能云相关人员编制。报告指出理想中智能体功能强大，但现实开发存在诸多问题。从启动前、开发中、上线后三个阶段，详细阐述了智能体开发各环节面临的难题，如启动前目标模糊、开发中模型选择困难等&…

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！ 温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！ 温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！ 技术范围：Sprin…

七阶段微调(7-Stage Fine-Tuning)流程的本质不是“训练步骤”，而是： 一套覆盖模型从“通用能力→领域专家→生产系统→持续演进”的完整工程生命周期 解决的不是"能不能训"，而是能不能 稳定训上线长期用持续改而不翻车 1.LLM生命周…

继上一篇LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】1.总览，本篇主要针对，第一阶段|数据集准备，进行工程方法论的分解 1.核心任务 构建高质量训练对(High-Quality Training Pairs) 目标：决定模型行为边界与上线 具体包…

为什么学习AI大模型? AI大模型代表了人工智能技术的前沿,掌握相关技能不仅能提升个人竞争力,还能快速开发复杂的AI应用,节省资源成本。随着大模型在金融、医疗、教育等行业的广泛应用,具备相关经验的开发者在就业市场上备受青睐。 学习AI大模型需要持续的努力和实践,但只要坚持…

当你让AI规划一次旅行，一个只给出一堆乱糟糟的景点列表，另一个能拿出有预算、行程安排和备选方案的完整计划；两者的差别，悄悄体现了智能体技术背后达成的三次重要进步。 想象一下，你命令智能体：“为我策划一…

大廠光環褪色後：從FAANG離職，我才發現自己什麼都不是 一、離開的那一天 當我最後一次刷過那張印著公司標誌的門禁卡，玻璃門無聲滑開的瞬間，我意識到這將是我最後一次以「FAANG員工」的身份走進這棟閃閃發光的建築。電梯鏡面裡反…

本篇主要针对，第二阶段|模型初始化，进行工程方法论的分解 简单理解：模型的初始化决定训练稳定性与收敛速度 包含,模型初始化(Model Initialisation)阶段的 1.工程定义和核心目标 2.工程视角的 关键操作步骤 3.模型选择的 核心考量点 4.工程中…