2025数学建模国赛C题解题思路+可运行代码+答案结果！AI数学建模国赛零基础教程！国赛获奖必看！

【SNN脉冲神经网络入门实战01】导论

课程资料：https://github.com/Mouseminar/SNN-Lesson/

【每周新知01】为什么脑机接口和我们都有关系？

“脑机接口长期以来一直被视为一种辅助性技术……但近年来，我们的研究重点已经转向‘辅助+康复/治疗’双重目标。我们希望通过‘双重神经旁路’来促进大脑的可塑性与恢复。这是一个极具突破性的下一步。” —— Works in Progress

【游戏开发科普】如何让AI生成正确的代码

AI生成代码，永远报错，无限反馈错误都无法修改正确的，然后浪费了一堆时间没有达到效果，有没有可能是你使用AI写代码的方式不对？

AI时代必学，独立开发+一人公司

开源宝藏仓库，让你在利用AI杠杆的道路上少走一些弯路

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失业人员借AI一年怒赚200万，这效率我跪了...

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

七夕活动 | 可以和自推互动的约会来啦！

这个七夕，爱有千百种模样。 独响七夕特别邀约企划“七”妙开启——

我用AI当助教，一天学会游戏开发！

黎深 睡前故事

睡前故事小红薯@月亮说晚安 bgm:春雨拂晓 配音ai生成