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#AI系统
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meng shao
3天前
[课程推荐] 上下文工程:从基础原理到前沿系统 —— 用数学和工程方法,12 周掌握从数学原理到工程实践的完整体系,把'写好提示词'升级为'设计最优上下文系统'的科学。 课程的革命性理念 1. 核心转变:从手艺到科学 课程最打动人的地方在于它把"写提示词"这件看似依赖天赋和经验的事,转化成了可以系统学习、精确优化的科学。 就像: · 传统厨师 vs 分子料理:从"差不多就行"到"精确控制每个变量" · 传统编程 vs 软件工程:从"能跑就行"到"系统化的质量保证" 2. 数学化的力量 课程引入了核心公式:C = A(c₁, c₂, ..., cₙ) 这不仅仅是个公式,而是一种思维方式: · 把模糊的"上下文"拆解成具体的组件(c₁, c₂...) · 把"怎么组合"变成可优化的函数(A) · 让改进变得可测量、可复现 12 周进阶路径 🎯 基础阶段(1-4周):打地基 第1-2周:数学基础 · 学习如何用数学语言描述上下文 · 掌握优化理论,知道什么是"好"的上下文 · 理解信息论,学会衡量信息的价值 · 运用贝叶斯推理,在不确定中做决策 第3-4周:核心组件 · 提示工程进阶:不只是写提示词,而是设计提示系统 · 知识检索:如何高效找到相关信息 · 动态组装:根据需求实时构建上下文 · 多模态处理:处理文本、图像、音频的混合信息 🚀 实战阶段(5-8周):建系统 第5-6周:高级 RAG 架构 这里特别有意思的是"Agentic RAG"概念——让 AI 像侦探一样主动搜集信息: 传统 RAG:问→找→答(一次性) 智能 RAG:问→思考→计划→搜索→评估→补充→循环...→综合回答 第7-8周:工具集成与多智能体 · 让 AI 学会"使用工具"而不只是"回答问题" · 构建多个 AI 协作的系统,像团队一样工作 🔬 前沿阶段(9-12周):探索未来 第9-10周:场论与评估 · 用物理学的"场"概念理解上下文空间 · 建立科学的评估体系 第11-12周:元递归系统 · 元递归:让系统能够自我改进 · 量子语义:探索意义的叠加态 · 跨模态融合:打破不同信息形式的边界 独特的教学方法 1. "吃自己的狗粮"原则 课程本身就是最好的上下文工程示例: · 每个模块的结构都体现了它要教的原理 · 学习材料的组织方式就是上下文优化的范例 2. 可视化一切 课程大量使用 ASCII 艺术图来解释复杂概念,比如: 上下文组装流程: 原始信息 → [筛选] → [组织] → [优化] → 精炼上下文 ↑ ↓ └──────── 反馈循环 ←─────────────────┘ 3. 代码优于理论 每个概念都配有可运行的代码,让抽象立即变具体。 实际应用价值 对开发者意味着什么? 1. 效率提升:上下文质量提升2-5倍,优化速度快100-1000倍 2. 可扩展性:从依赖专家到自动化系统 3. 可预测性:95%以上的结果可复现(vs 人工60%) 具体能做什么? · 智能客服:构建真正理解上下文的对话系统 · 知识管理:自动组织和检索企业知识 · 内容生成:生成高质量、上下文相关的内容 · 决策支持:在复杂信息中提取关键洞察 为什么这个课程如此重要? 1. 填补了行业空白 正如项目介绍所说,"提示工程"这个词已经不够用了,而"上下文工程"才是研究者们真正在做的事。 2. 从经验到科学 把依赖个人经验的"黑魔法"变成可以系统学习的科学方法。 3. 面向未来 课程不只教现有技术,还探索量子语义、元递归等前沿概念,为下一代AI系统做准备 学习建议 1. 循序渐进:即使你是高手,也建议从数学基础开始,因为它提供了全新的思考框架 2. 动手实践:每个概念都要跑一遍代码,理论结合实践 3. 构建作品集:课程鼓励建立自己的项目集,这对求职和研究都很有价值 4. 参与社区:这是一个活跃的开源项目,参与讨论能学到更多
#上下文工程
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#数学基础
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#元递归系统
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比特进
2个月前
与其骂骂咧咧,不如行动起来搞钱。 跟着Ai系统来就行了,不需要有情绪
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#骂骂咧咧
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比特进
2个月前
这套AI系统,训练了好几年了,使用起来效果还不错. 4.17日推荐了BTC ,价格是84947. 5.30日下架了BTC,价格是106822 6.9日再次推荐了BTC,价格是105926. 保证了不错的收益,又规避了风险. 主力出逃大部分筹码就下架,主力重新进来就推荐. 这轮有多少太空的,多少猜顶的,能做到这么好的准确率的. 今天喷子太多了,我拉黑了几十个. 免费分享,不看就屏蔽掉就是了. 我既做分析,也做交易跟随系统来交易,基本不用操心. 人类有情绪,会贪婪/恐惧,ai不会,他们只按照资金数据.
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比特进
2个月前
如果AI 系统没有推送BTC,说明目前不适合做多. 耐心等待,可能是几天,几周甚至等2个月. 鱼尾行情,不操作比瞎折腾好很多.
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比特进
2个月前
其实24小时之前AI 系统就提示行情结束的,只是我还没用习惯,所以恋恋不舍,下次严格按照系统来。 抄底简单,逃顶难。 邀请码: A6VUDJ
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勃勃OC
4个月前
美国银行认为,$NVDA 向 Blackwell 架构的过渡导致其毛利率从 79% 降至 71%,原因包括成本上升、制造延误以及 AI 系统的复杂性。分析师 Vivek Arya 预计,随着定价能力提升和供应链稳定,毛利率将在下半年回升至 70% 中段水平。
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w8ay
5个月前
腾讯混元安全团队-朱雀实验室发布了AI-infra-guard大模型基础设施评估工具,检测AI系统潜在安全风险。 目前已在GitHub开源,支持检测30种AI组件,200+安全漏洞数据库,包含朱雀实验室发现的Nvidia Triton,Pytorch,ComfyUI与Ray等知名AI组件漏洞。 #AIsecurity
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宝玉
6个月前
Anthropic 并不鼓励用 AI 写他们家的求职申请: > 我们鼓励员工在工作中使用AI系统来提高效率和工作效果,但在申请过程期间,请不要使用AI助手。我们希望了解你对Anthropic的真实兴趣,而不是通过AI系统传达。同时,我们也希望评估你未经AI辅助的沟通能力。如果你已阅读并同意,请标注“是”。 > > 为什么你想在Anthropic工作?(我们非常重视这一回答——优秀的答案通常在200-400字之间。) —— Anthropic 在线求职申请表
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