自然语言处理场景下 AI 知识库、微调及预训练数据集准备规范
本文档旨在提供在自然语言处理（尤其是大型语言模型，LLM）场景下准备三类数据集（知识库数据集、微调数据集、预训练数据集）的规范指导。主要内容涵盖各类数据集的定义与适用场景、数据格式要求、数据构成比例建…
🧭 FPGA系统学习路径
标签：FPGA, 数字逻辑, 硬件开发, Verilog, HLS, SoC设计, 图像处理, AI加速器, 嵌入式系统, 项目实战 本文我们继续深入了解 FPGA，这次从学习路径、开发工具、应用实战…
FPGA（现场可编程逻辑门阵列）
标签：FPGA, 可编程逻辑, 并行计算, Verilog, 硬件设计, AI加速器, 工业控制, 芯片架构, 硬件开发, 高速处理 FPGA，全称 Field-Programmable Gate A…
Cursor中有那么多模型，到底用哪个
标签：大语言模型选择, 模型比较, 模型能力, 模型行为差异, 思考型模型, 控制型模型, Cursor模型指南, 交互风格, AI辅助开发, LLM模型推荐 今天 eric zakariasson早…
🧭5200元买下的，不只是两门课，而是一段觉醒的旅程
💬“你真的愿意花5200去买课？” 💬“现在学AI是不是已经晚了？” 💬“这个阶段花这个钱，值吗？” 我承认，在点下付款前，我犹豫了。 不是因为舍不得这点钱，而是因为： 我害怕再一次期待落空； 我曾投…
Claude泄露的25K tokens长的系统提示词，非常值得学习。
英文原网页：https://raw.githubusercontent.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/refs/heads/main/claude.txt 中文版…
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…
🔬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…
什么叫产品？
标签：产品定义, 产品思维, 用户价值, 商业模型, 产品哲学, 创业思维, 产品经理, 市场需求, 创新, 商业化, 用户体验, 系统思维 一、什么是“产品”？别再以为是“实物” 如果你还以为“产品…
🚂 一辆AI小火车的旅行：场景驱动 vs 数据驱动
标签：系统性思维, AI项目管理, 场景驱动, 数据驱动, 思维模型, 产品策略, 项目落地, 双轮驱动, 智能中台, 因果回路, 杠杆点, AI场景设计, 数据中台, 模型复用 始发站 在一个叫「数…
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…
不断地修正自己的直觉， 你就能成为顶尖高手
怎么找方向？ 你只要盯住世界上最厉害的几个人， 看他们做什么就行了。 Learn from the best
云原生时代的系统弹性：超越扩容，探讨更多趋势
云原生时代的系统弹性：超越扩容，探讨更多趋势 在云原生时代，除了“按需付费”这一基础能力，即通过弹性扩容与缩容应对流量波动之外，还有许多趋势正在悄然兴起，改变着我们对分布式系统的理解与应用。这些趋势不…
保障分布式系统稳定性的三板斧：熔断、限流和降级
在现代分布式系统中，稳定性和高可用性是系统设计中的核心要求。而在实际生产环境中，由于网络波动、资源瓶颈、硬件故障或流量激增等原因，系统往往面临极大的压力。在这种情况下，熔断、限流和降级这三种机制被广泛…
日常工作中，在哪些场景会选择漏桶，哪些场景会选择令牌桶？——漏桶与令牌桶算法的选择与应用场景分析
在分布式系统中，流量控制是确保系统稳定性与高可用性的关键因素之一。面对日益增加的并发请求，如何有效管理流量，避免系统过载并保证良好的用户体验，成为了每个开发团队需要解决的重要问题。为此，限流算法应运而…
CAP定理：分布式系统的三难选择
在分布式系统的设计和架构中，CAP定理（也称为布鲁尔定理）是一个至关重要的概念。它揭示了在一个分布式系统中，存在三种基本的约束条件：一致性（Consistency）、可用性（Availability）…
🧠 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…