2025年，人工智能（AI）不再是遥远的未来，而是真真切切地改变着软件开发、产品构建以及商业运营的方方面面。无论你是一名后端开发、前端工程师，还是DevOps专家，转型成为一名AI工程师将是你2025年最明智的职业选择之一。尤其是像GPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）的爆炸式增长，使得能够部署、微调并围绕这些强大模型构建应用程序的工程师的需求变得空前迫切。本文将为你推荐1
引言 设想一下，当你学习新的课程或面对挑战性的概念时，身边始终有一位虚拟学习伙伴，随时为你答疑解惑、总结课程要点、或者进行知识点测验。这不再是遥远的未来设想，而是借助 Udemy AI助手 已经实现的现实。这款AI助手基于先进的人工智能技术，正积极地帮助全球各地的学习者，引导他们一步一个脚印地完成技能提升之旅，使学习过程更加流畅、快捷和个性化。而这一切智能、相关性强的辅助功能背后，都依赖于一个至关
LLMOps，即大语言模型运维，正成为大模型技术应用的关键。本文将深入探讨 LLMOps 的定义、优势、挑战，以及它在开发者和架构师视角下的不同侧重点，并结合实际案例，阐述 LLMOps 如何助力企业在 LLM （Large Language Model，大型语言模型） 时代取得成功。 LLMOps 的崛起与定义 随着 GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等大型语言模型的飞速发展，L
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
我们已经习惯了对人工智能（AI）保持礼貌，但这种看似无伤大雅的行为，实际上却隐藏着巨大的成本。从百万美元的账单到日益增长的碳足迹，再到对AI效率的影响，本文将深入探讨对AI保持礼貌的真实代价，以及如何在prompt工程中权衡礼貌与效率，最终实现与AI的最佳互动。 “请”与“谢”：人类的惯性与AI的理解 长期以来，我们与工具的互动方式是直接且功利的。锤子只是力量的延伸，螺丝钉则是默默无闻的连接者。然
在当今信息爆炸的时代，如何高效地学习新知识并将其快速应用于实际工作中，成为了每个人的重要课题。大模型技术的出现，无疑为我们提供了强大的助力。本文将基于数据分析师的经验，深入探讨三款顶尖的AI工具：Gemini 2.5 Pro Deep Research、NotebookLM和Phind，它们如何革新我们的学习方式，从被动阅读到主动、可视化、实践性的知识参与。 Gemini 2.5 Pro Deep
屏幕正在成为一种束缚，我们正加速迈向一个无屏幕的未来。在人工智能浪潮下，语音交互被视为下一代人机交互的核心。OpenAI收购Johnny Ive的AI设备初创公司“IO”，更被解读为这一趋势的有力佐证。但对于Uber这类依赖地图的应用程序而言，如何在无屏幕的环境下实现导航？这引发了我们对大模型时代导航方式的深入思考：语音、地图和AR，哪种方式才是未来导航的最佳解决方案？Zephr正在探索这些可能性
展望2025年，我与Google一系列令人惊艳的AI工具，如Gemini、NotebookLM、Google XR、Veo 3、Stitch、Flow、Project Marina以及Project Astra，展开了一段充满乐趣和高效的AI旅程。这些工具不仅改变了我的工作方式，更丰富了我的生活体验。本文将深入探讨我对这些热门AI工具的使用体验，揭示它们如何让我的生活充满惊喜与效率。 Gemini
你是否已经厌倦了 ChatGPT 一成不变的问答模式？别再仅仅把它当作一个简单的聊天机器人了！本文将为你揭秘 ChatGPT 的五大进阶功能，它们将彻底革新你与 AI 的互动方式，无论是提升沟通效率、自动化日常任务，还是优化项目流程，都能轻松实现。即使你是新手，也能在短时间内掌握这些功能，让你的 ChatGPT 体验更上一层楼。这五大升级包括：自定义指令（Custom Instructions）、
人工智能已不再是遥远的未来，而是触手可及的现实，并且正以超乎想象的速度发展。无论你是学生、开发者、营销人员还是创业者，都必须正视一个事实：人工智能本身不会取代你，但精通 AI 技能 的人将会。如果你还在岸边观望，现在就是跃入浪潮的最佳时机。掌握以下这 4 项至关重要的 AI 技能，让你在人工智能时代立于不败之地。 1. 提示工程 (Prompt Engineering)：像专家一样与 AI 对话
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