玻璃想 “碰瓷”？无人机：溜了溜了～

干货实操教程！用deepseek加知网，1天写完开题报告~

手机酒馆 Tavo 微信3.0聊天：AI现在会发表情包、朋友圈、还能语音视频聊天了！

【大模型微调实战】30分钟手把手带你用LLaMA-Factory微调LLAMA3大模型！训练一个自己的中文llama3！有手就行！附配套资料包！

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东北大学校长冯夏庭：选择拥抱时代，守正创新

AI行业分享（二）：AI深度学习的原理与“穷尽”的不可能性

AI真的会取代创作者吗

别再让群众里的坏人乱用AI抢占真正创作者的生态位了好吗？

Ai动画141-Wan 2.2 S2V KJ及官方版3种姿态控制（含FramePack），版本差异，注意事项，Lora用途及工作流分享-T8 Comfyui教程

来之不易的5条评估经验

【🚀AI评估系统构建的五大核心经验分享】 8月24日，我在AI Engineer活动中分享了一套来之不易的评估系统实战经验！本次视频将结合个人实践，深度解析如何构建高效、可靠的AI模型评估体系。以下是五大关键点👇 🔍 一、什么是有效评估？ 快速模型能力判断：24小时内通过指标测评判断新模型是否优于现有系统。 负面反馈循环：融合用户负面反馈与LM价值判断，优化系统的同时防止过拟合。 安全与异常评估：覆盖恶意访问、边缘测试等场景，确保系统鲁棒性。 🛠️ 二、评估需要精心设计 测试集需与真实场景同步：避免“自欺欺人”，需人工参与生成并持续迭代。 评分标准需定制化：借鉴但需适配业务场景，拒绝直接套用通用标准（如RAGS）。 🔄 三、上下文工程（新一代提示词优化） 动态分配上下文，适配Agent不同阶段需求。 关键优化点：工具返回值需简洁清晰，减少冗余，提升模型响应精度。 ⚡ 四、为新模型做好全链路准备 逐环节设计评估指标，确保数据集与评分标准高质量。 实现模型快速替换与系统能力无缝提升。 🤖 五、系统级优化（超越单点提示词优化） 让LLM优化整个Agent系统，而非单一提示词。 数据对比： 仅优化提示词：效果提升8.9% 系统级优化（含历史数据、评分、测试集）：效果提升39.14% 优化流程：初始Prompt+测试集→模型输出分析→LLM提出优化建议→人工参与迭代→自动化验证。 ✨总结：评估不仅是测试工具，更是驱动AI系统持续进化的核心引擎！适合AI工程师、研究者及所有关注模型优化与落地的伙伴观看～ #AI #模型评估 #提示词工程 #Agent系统 #LLM优化 #AI工程实践 #Bilibili创作

人工智能+行动计划启动！两年内覆盖六大领域，你跟上了吗？

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