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Claude Code 黑客马拉松：5 个获奖项目，没有一个是"纯码农"做的 Anthropic 刚办完一场黑客马拉松，500 人参赛，用的是最新的 Opus 4.6，时间是一整周。 按理说，黑客马拉松嘛，获奖的应该是那些全栈大牛、连续创业的技术天才、GitHub 星标过万的开源狂人。 然而结果出来 阅读全文
posted @ 2026-02-28 16:52
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AI 岗位全景与转行指南：从技能到 Offer AI 核心技能系列 · 第 12 篇（完结篇） 导语 学了前面 11 篇技术文章，最终要落到一个问题——怎么拿到 Offer？ 不讲鸡汤，只讲可执行的策略。先说最重要的一句话： 读 10 篇文章不如动手做 1 个项目。 本系列每篇文章的价值，只有在你亲 阅读全文
posted @ 2026-02-27 18:57
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多模态与模型评测：拓展 AI 的边界 AI 核心技能系列 · 第 11 篇 导语 大模型不只是"文字模型"了——它能看图、听声音、理解视频。同时，一个经常被忽略但极其重要的问题是：怎么判断一个 AI 系统到底好不好用？ "感觉还行"不是评测。没有量化的评测，就没有优化方向，就不知道上线后会不会翻车。 阅读全文
posted @ 2026-02-27 18:24
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Skills 与知识系统：让 AI 具备领域专业能力 AI 核心技能系列 · 第 10 篇 导语 通用大模型什么都会一点，但什么都不精。你让 GPT 写一份金融合规报告，它写得"像那么回事"但经不起专业审查；你让它做医疗辅助诊断，它能说出一堆教科书知识但不了解临床实践。 企业需要的不是"什么都会的通 阅读全文
posted @ 2026-02-27 18:21
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MCP 深入理解：协议原理与自定义开发 AI 核心技能系列 · 第 9 篇 导语 Agent 要干活，得连接外部世界——读文件、查数据库、调 API。以前每个工具都要单独写适配代码，10 个工具写 10 套，换个模型再写一遍。 MCP（Model Context Protocol） 的出现改变了这一 阅读全文
posted @ 2026-02-27 18:09
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Agent 开发全流程：从概念到生产 AI 核心技能系列 · 第 8 篇 导语 2026 年，Agent 是 AI 领域最热的方向，没有之一。 但"Agent"这个词被用得太泛了——ChatBot 是 Agent 吗？自动化脚本是 Agent 吗？一个套了 System Prompt 的聊天窗口就能 阅读全文
posted @ 2026-02-27 17:53
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Fine-tuning 实战：用你的数据定制大模型 AI 核心技能系列 · 第 7 篇 导语 Prompt 写了一大堆还是不够精准，RAG 检索到了但回答风格不对——什么时候该考虑 Fine-tuning？ Fine-tuning（微调）是当 Prompt Engineering 和 RAG 都搞不 阅读全文
posted @ 2026-02-27 16:54
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Function Calling：让大模型连接真实世界 AI 核心技能系列 · 第 6 篇 导语 大模型能"思考"和"说话"，但不能"动手"——它不能查数据库、调接口、发邮件、买机票。 Function Calling（函数调用） 就是给大模型装上"手"的技术。它让模型能够决定调用哪个函数、传什么参 阅读全文
posted @ 2026-02-27 16:17
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RAG 从零到一：构建你的第一个检索增强生成系统 AI 核心技能系列 · 第 5 篇 导语 大模型很强，但它不知道你公司的内部文档、最新产品手册、私有数据。你问它"我们公司的退货政策是什么？"——它只能瞎编。 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是解 阅读全文
posted @ 2026-02-27 16:05
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Embedding 与向量数据库：语义理解的基础设施 AI 核心技能系列 · 第 4 篇 导语 大模型很强，但它有一个致命弱点：记忆有限。你公司的内部文档、产品手册、客户历史记录——这些数据模型统统不知道。怎么让模型在海量私有数据中快速找到相关信息？ 答案是两个关键技术：Embedding（嵌入） 阅读全文
posted @ 2026-02-27 15:48
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