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什么是深度学习

Answer

深度学习是源于新方法和策略的概念,旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次,从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明,结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流,足以训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动以做出准确预测,自 2013 年以来其使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。

Geoffrey Hinton 从高中时期就对大脑工作原理的相关理论着迷,并在求学期间继续对神经网络进行探索,经过三十多年的努力,将深度学习从边缘课题发展成为 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。如今,包括 Hinton 在内的一些学者在互联网上大有名气,他们为各大公司使用深度学习技术改进相关工具做出了贡献。

此外,关于深度学习背后的深层数学,推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。

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References

深度学习(1)核心概念

[title]深度学习(1)核心概念[heading2]核心概念[heading3]深度学习“深度学习”一词源于新的方法和策略,这些方法和策略旨在通过克服梯度消失的问题来生成这些深层的非线性特征层次,以便我们可以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。在2010年早期,有研究表明,结合GPUs和[激活函数](https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/deep-learning-nutshell-core-concepts/#activation-function)提供更好的梯度流,足以在没有重大困难的情况下训练深层结构。从这里开始,人们对深入学习的兴趣与日俱增。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。虽然大多数其他处理顺序数据的算法只有最后10个时间步的内存,[长短时记忆](https://developer.nvidia.com/blog/parallelforall/deep-learning-nutshell-sequence-learning#LSTM)[循环神经网络](https://developer.nvidia.com/blog/parallelforall/deep-learning-nutshell-sequence-learning#recurrent-neural-networks)(由Sepp Hochreiter和J ü rgen-Schmidhuber在1997年发明)允许网络收集过去几百个时间步的活动,从而做出准确的预测。虽然LSTM网络在过去10年中大多被忽视,但自2013年以来,LSTM网络的使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。

微软AI初学者入门课程

[title]微软AI初学者入门课程特定的机器学习云框架。例如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste),[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum),或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。如有需要,考虑以下课程:《[使用Azure Machine Learning构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-azure-machine-learning-workspace/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure Databricks构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》。对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《[创建对话式人工智能解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》,你也可以参考[这篇博文](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在https://www.deeplearningbook.org/上获取。

Geoffrey Hinton 是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术

[title]Geoffrey Hinton是这个人,一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术王晨推荐早在1960年代,Geoffrey Hinton的高中时期,就有一个朋友告诉他,人脑的工作原理就像全息图一样。创建一个3D全息图,需要大量的记录入射光被物体多次反射的结果,然后将这些信息存储进一个庞大的数据库中。大脑储存信息的方式居然与全息图如此类似,大脑并非将记忆储存在一个特定的地方,而是在整个神经网络里传播。Hinton为此深深的着迷。对Hinton来说,这是他人生的关键,也是他成功的起点。“我非常兴奋,”他回忆到,“那是我第一次真正认识到大脑是如何工作的”。在高中时代谈话的鼓舞之下,Hinton在他的求学期间,在剑桥大学以及爱丁堡大学继续他的神经网络的探索。在80年代早期,他就参与了一个雄心勃勃的关于使用计算机的软硬件来模拟大脑的研究,这形成了早期的AI的一个分支,也就是我们现在所说的“深度学习”。三十多年的努力,深度学习已成为学术界炙手可热的课题。现如今,Hinton和他的深度学习小团队,包括纽约大学的Yann LeCun教授,蒙特利尔大学的Yoshua Bengio教授,在互联网上已然大有名气。作为多伦多大学的教授和研究员,Hinton也同时为Google工作,使用深度学习技术来改进语音识别,图像标记和其他在线工具。LeCun也在Facebook从事类似的工作。AI风靡全球,微软,IBM,百度和许多网络巨头都为之着迷。在剑桥大学的心理学专业的本科学习当中,Hinton发现,科学家们并没有真正理解大脑。人类大脑有数十亿个神经细胞,它们之间通过神经突触相互影响,形成极其复杂的相互联系。然而科学家们并不能解释这些具体的影响和联系。神经到底是如何进行学习以及计算的,对于Hinton,这些正是他所关心的问题。

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deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调(SFT)。 2. 思考方式:在回答用户问题前,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,从用户初始问题出发,唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景:DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题,但计算成本更高。日常查询中,ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点:DeepSeek R1 更加透明,研究细节可复现,权重可下载。
2025-02-17
deepseek深度思考的机制
DeepSeek 的深度思考机制包括以下方面: 在案例方面,如为李世民创作独白时,会综合考虑各种元素,包括正当化理由、文学修辞、时间设定、历史语境、人物性格和处境等,经过细腻、严谨、自洽、深刻的思考后输出结果。 性能监测体系方面,包括需求理解准确率(复杂需求首轮响应匹配度)、知识迁移能力(跨领域案例应用的合理性)、思维深度指数(解决方案的因果链条长度)。新一代交互范式建议采用“人机共谋”模式、启动“思维可视化”指令、实施“苏格拉底式对话”,通过将深度思考能力与场景化需求结合,可解锁“认知增强”模式,在商业决策、创新设计、技术攻坚等场景实现思维能效的指数级提升,建议通过 3 轮迭代测试建立个性化交互模式。 在使用技巧方面,先了解其优势和特点,如它是推理型大模型,不需要用户提供详细步骤指令,能理解“人话”表达的需求,进行深度思考,还能模仿不同作家的文风写作。更多提示词技巧可查看 查看。
2025-02-17
我需要一款免费的AI软件 可以帮助我将网课视频内容进行深度总结,并形成听课笔记和思维导图
以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件: 1. 360AI 浏览器: 功能 1:看长视频,敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频,短短几秒就能总结概要生成脑图,告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》,能生成内容摘要和思维导图,视频全程 20 个看点,点击其中任一看点,就能定位到进度条对应位置,直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译,帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话,就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2:阅读国内外长论文和著作,自动翻译自动提炼,3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例,360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架,还支持生成思维导图。 官网地址:ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板:在 12 月数据国内总榜中,其属于思维导图分类。
2025-02-14
什么是深度学习
深度学习是源于新的方法和策略,旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次,以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明,结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流,便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如,长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动,从而做出准确的预测。自 2013 年以来,其使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中,深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-02-14
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,具有以下特点和成就: 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构,使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷。 Benchmark 表现优异,能力更全面。 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释:JanusPro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性,利用单一统一 Transformer 架构处理,缓解视觉编码器角色冲突,增强框架灵活性,超越之前统一模型,匹配或超过特定任务模型性能,成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道: 微信公众号:DeepSeek 小红书:@DeepSeek(deepseek_ai) X DeepSeek R1 的成就: App Store 排名:冲到美国区 App Store 第一名,超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力:依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 技术特点: 性能与成本:效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新:开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调训练,发现模型思考能力可自我涌现。 影响: 行业影响:引发美国科技界恐慌,Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响:低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,股价短期内大跌超 3%,市值蒸发超 300 亿美元(27 日盘前又跌 14%)。 未来展望: 开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛,AI 创作能力不断提升,催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外,如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
想做ai产品经理如何从0到1学习ai
如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理,可以按照以下步骤学习: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,您还可以参考以下案例: 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验,如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。
2025-02-18
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18