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张小明
前端开发工程师
【干货收藏】大模型Agent性能瓶颈破解:上下文工程五大方法详解
Context engineering是提升大模型Agent性能的关键,通过转移、压缩、检索、隔离和缓存五种策略管理海量上下文,解决工具调用和长推理导致的性能瓶颈。随着模型能力提升,少结构化、通用的方法更能发挥AI潜力,成为Agent开发的核心胜负…
AI大模型书籍丨掌握 LLM 和 RAG 技术,这本大模型小鸟书值得一看(附PDF)
本指南旨在帮助数据科学家、机器学习工程师和机器学习/AI 架构师探索信息检索与 LLMs 的集成及其相互增强。特别聚焦于 LLM 和检索增强生成(RAG)技术在信息检索中的应用,通过引入外部数据库与 LLMs 的结合,提高检索系统的性能。 主…
Qwen2 大模型指令微调入门实战
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C与Python实现! 本专栏旨在帮助大家从基础到进阶 ,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战! 专栏特色 1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选…
效率直接起飞!AI论文平台 千笔·专业论文写作工具 VS Checkjie,自考写论文更高效!
随着人工智能技术的迅猛发展,AI辅助写作工具已逐渐成为高校学生完成毕业论文的重要帮手。无论是开题报告、文献综述还是整篇论文的撰写,越来越多的学生开始借助AI工具提升效率、降低写作难度。然而,面对市场上种类繁多、功能各异的AI写作平台…
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