需要统一调用接口，因为OpenAI、Qwen、GLM等厂商API在鉴权、路径、参数、响应上差异大，硬编码导致维 […]

微调是将通用大模型转化为专属能力的关键过程，需先确认数据独特性、任务适配性及高质量小样本；推荐LoRA方法，用 […]

JATS是NLM主导制定、NISO认可的学术期刊结构化XML标准，核心在于语义标记而非排版；它解决PDF/Wo […]

Python GPU加速深度学习需打通CUDA→cuDNN→框架→TensorRT链路，关键在版本对齐、算子编 […]

JATS是NLM主导制定、NISO认可的学术期刊结构化XML标准，核心在于语义标记而非排版；它解决PDF/Wo […]

注意力机制的核心是动态加权求和，三要素为Query（查询）、Key（键）、Value（值）：Query与Key […]

Python实现AI自动化需分三层：规则引擎（如durable_rules）处理确定性逻辑；scikit-le […]

多轮会话核心挑战在于上下文记忆、意图变化识别及指代消解，需结合对话状态跟踪（DST）与策略学习；推荐分层方案： […]

Tabnine可提升VSCode代码补全精准度：一、通过扩展市场安装官方插件并重载；二、在设置中将Model […]

定制化AI模型在VS Code中使用需先本地或云端训练并封装为轻量服务，再通过插件、脚本或LSP集成调用；VS […]