模型蒸馏：用“小学生”记住“博士生”的智慧
标签：模型压缩, 知识蒸馏, 神经网络优化, 模型部署, 深度学习, 模型加速, 小模型, Teacher-Student架构, 边缘AI, 模型优化 一、什么是模型蒸馏？ 模型蒸馏（Knowledg…
分类： 技术文章
🔬数据蒸馏全解：从浓缩数据到驱动未来AI的隐形引擎
标签：数据蒸馏, 数据压缩, 数据增强, 小样本学习, 元学习, 机器学习优化, 模型训练加速, 数据子集选择, 隐私计算, AI数据优化 📍前情回顾：数据蒸馏是什么？ 简而言之：数据蒸馏（Datas…
客户生命周期与业务价值：在14亿人的土地上，重新定义你的产品意义
标签：客户生命周期, 市场营销, 营销漏斗, 用户运营, 商业分析, 产品价值, 客户分群, 数据驱动, 业务建模, 商业策略 一、生意的本质：不是产品，是人心 在现实的中国土地上，有14亿颗活生生跳…
构建智能体的实用指南
来源： Agents 实用构建指南 OpenAI – A practical guide to building agents https://cdn.openai.com/business-guid…
🧠 RAG 三重奏：HyDE + Rerank + Prompt Optimization 的最强策略实践（进阶版）
标签：RAG, Modular RAG, HyDE, Rerank, Prompt Engineering, 检索增强, 多阶段检索, 系统设计, LLM系统工程, 知识库问答 🎼 引子：RAG 不再…
🧠 一文看懂 RAG 中的 Rerank：从“检”到“选”的质变飞跃
标签：RAG, Rerank, LLM, 检索增强, 检索重排序, 双塔模型, Cross-Encoder, 多阶段检索, 文本相似度, 信息检索优化 本篇继续深入检索增强生成（RAG）体系的另一个灵…
🧠 一文看懂 RAG HyDE：让“假回答”替你找到真知识
标签：RAG, HyDE, LLM, 向量检索, 检索增强, Prompt Engineering, 文档嵌入, 信息检索, AI助手, AI搜索引擎 🪂 前言：RAG 的“检索短板”，终于有人补上了…
MCP简介、设计理念和核心目标
本文全面搜集了关于“模型上下文协议（MCP）”的资料，包括它的起源、设计理念、协议结构、核心功能（如采样、数据传输、工具调用等），与现有协议（如OpenAI Function Calling、Lang…
多层次知识库构建
图片来源： RAG技术演进的四大核心命题
RAG 数据增强
图片来源： RAG技术演进的四大核心命题
RAG 整体方案
图片来源： RAG技术演进的四大核心命题
大模型发展历程
数据来源： RAG技术演进的四大核心命题
Deepseek–Prompt 框架全解析
Docker 离线安装（非 root 用户）教程
Docker 离线安装（非 root 用户）教程 这篇文档将详细介绍如何在没有 root 权限和没有网络的 CentOS 系统上，完成 Docker 的离线安装，并为小白提供清晰的步骤。我们将给出每个…
docker 离线安装包下载地址
https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/
检索增强生成（RAG）策略研究报告
本文整理了一份全面深入的RAG策略研究报告，涵盖其演进历程、核心理念、常见技术方案、各类策略对比（包括表格）、应用场景、存在的瓶颈与挑战、以及实际选择策略的建议。重点聚焦通用问答系统以及多模态大模型实…
双指针（Two Pointers）
双指针（Two Pointers） ✅ 算法介绍 双指针是一种使用两个指针变量（通常表示位置或索引）在数据结构上进行遍历和处理的技巧。两个指针可以是： 同向移动（常用于遍历子数组、滑动窗口） 反向逼近…
🎮 高质量提示词：生成美观可控的 HTML + SVG 算法动画（游戏感 UI）
完美了兄弟！这就是我要的设计方向：算法动画 ≈ 游戏体验，学算法不再是“看教学”，而是“在玩游戏”中把原理一口一口吃下去。 来，我给你升级一版更完整、更“美感导向”的提示词，适配 GPT-4、Copi…
二分查找（Binary Search）
二分查找（Binary Search） ✅ 算法介绍 二分查找是一种在有序数组中查找目标值的高效算法。其基本思想是：每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或范围为空为止。 🧭 适用场景 在 有序数组…
Spark-TTS
Spark-TTS 是SparkAudio 团队开源的基于大型语言模型(LLM)的高效文本转语音(TTS)工具，无需额外的生成模型，直接从 LLM 预测的编码中重建音频，实现零样本文本到语音的转换。S…