文章探討AI大模型的意向性問題，指出AI的意向性不是涌現(xiàn)的，而是被人類通過訓(xùn)練語(yǔ)料、對(duì)話上下文等注入的。Skill的本質(zhì)是意向模式的固化，將人類工作方式注入AI系統(tǒng)，使其能持續(xù)穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)。從Prompt到Skill的轉(zhuǎn)變標(biāo)志著認(rèn)知結(jié)構(gòu)改…

文章介紹了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中大模型和VLA（Vision-Language-Action）技術(shù)的關(guān)系與應(yīng)用。大模型通過微調(diào)、輕量化等技術(shù)適配自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，而VLA可作為端到端的一種實(shí)現(xiàn)方式，分為兩階段（大模型Diffusion）和單階段&…

文章系統(tǒng)介紹了大模型行業(yè)的完整產(chǎn)業(yè)鏈和職位細(xì)分，包括算法研究員、NLP工程師、系統(tǒng)工程師等多類專業(yè)人才，以及訓(xùn)練研發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用產(chǎn)品化、安全治理、數(shù)據(jù)標(biāo)注和生態(tài)服務(wù)六大細(xì)分領(lǐng)域。詳細(xì)闡述了各環(huán)節(jié)的核心技術(shù)、代表企業(yè)和人才需求&#xff0c…

本文系統(tǒng)解析了讓大模型成為智能體的四大適應(yīng)范式，包括基于工具執(zhí)行結(jié)果(A1)、最終輸出(A2)優(yōu)化智能體，以及獨(dú)立(T1)或受監(jiān)督(T2)優(yōu)化工具。通過對(duì)比各范式的訓(xùn)練成本、靈活性和適用場(chǎng)景，為開發(fā)者提供了從"能說"到"會(huì)做"…

蒙油：深耕北疆的民營(yíng)加油站品牌運(yùn)營(yíng)商——以品牌賦能，破解中小站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)困局在北疆成品油零售市場(chǎng)“央企引領(lǐng)、民營(yíng)補(bǔ)位”的格局下，大量中小民營(yíng)加油站長(zhǎng)期面臨品牌公信力弱、管理體系松散、資源整合能力不足、運(yùn)營(yíng)效…

在人工智能模型訓(xùn)練的宏大敘事中，我們習(xí)慣于將焦點(diǎn)集中于算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型架構(gòu)的創(chuàng)新。然而，在算力密集型的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，一個(gè)常被忽視的硬件層面因素——GPU熱節(jié)流，正悄然成為影響訓(xùn)練確定性與模型收斂的潛在變量?！?

在數(shù)據(jù)采集與自動(dòng)化測(cè)試領(lǐng)域，Cloudflare 是開發(fā)者繞不開的反爬屏障，其 2026 年的防護(hù)體系已從單一的 IP 攔截、驗(yàn)證碼驗(yàn)證，升級(jí)為融合 AI 行為分析、多維度指紋識(shí)別、實(shí)時(shí)信任評(píng)分的動(dòng)態(tài)防御系統(tǒng)。原生 Selenium 因存在明顯的自動(dòng)化特征&…

民營(yíng)加油站品牌推薦：告別“低價(jià)內(nèi)卷”，這些優(yōu)質(zhì)品牌值得信賴長(zhǎng)期以來，“低價(jià)低質(zhì)”的固有偏見讓民營(yíng)加油站陷入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)的紅海。但隨著成品油流通行業(yè)規(guī)范化、品牌化進(jìn)程加速，一批堅(jiān)守品質(zhì)底線、深耕服務(wù)創(chuàng)新、適…