如何系统学习AI工程知识？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EaPpwVID2iQ9Wvk2b28cQruDngd/ag... 内容，为您详细介绍如何实现这一目标。 一、AI 工程师的必备技能. 1. 数学和统计学基础. AI 领域涉及到大量的数学和统计学知识，如线性代数、概率论、数理统计等。这些 ...
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LLM时代的重要研究课题 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WRvuwQ8h8iCw0UknYWicNgkLn2b/a6大规模系统的工程实现和模型的调教方法成了Open AI 的核心竞争力。这一点可以从 ... 而大规模语言模型，由于学习手段和规模，其生成的自然语言所描述的内容，在 ...
NLP工程化 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Zpewwe2T2iCQfwkSyMOcgwdInhf个人建议是先把编程语言（Python）、机器学习（sklearn）、深度学习（PyTorch）、自然语言处理（Transformers）技术掌握，然后吃透Llama/Qwen大语言模型生态系统，基本上就算是入门了 ...
特殊教育领域生成式AI 应用突破 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GGDfwzKxVifX9GkKYPUc5kOMnKb/a4面对这场颠覆性变革，教育系统的适应性进化需要多方协同的生态系统工程。 ... 数字策展能力：在海量AI生成内容中筛选价值密度最高的教学素材🖇️ ... 论"的迷思，也要 ...
Prompt Engineering 的认知革命：从语义拓扑到量子思维跃迁
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IFzewlOqRi9Jo7koSaTcysrUnpb/a1... 系统逐渐蜕变为抽象思维工具 。在简单的天气查询场景中，用户甚至可以用火星文输入"今tian会下雨ma？"，模型依然能解析出精准的天气数据🌧️。 2.2 技术民主化的悖论.
AI对软件工程有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/X5RhwdvA8i1bQ3k2MZAc4fgIn2b/afRAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统介绍RAG系统 ... AI Agent 可以帮助教育者创作和编辑教学内容，如自动生成练习题、模拟测试和教学视频。
提示工程、RAG 和微调，如何让LLM 应用性能登峰造极 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/OJXbw2uawidLAOkhWD9cCiI1nPcLLM 的问题 · 从通用信息中稳定的萃取出专用信息很难。也可以理解为从噪声中稳定的获取有用信息很难。 · 性能难以评估。大模型生成的内容的质量难以准确的进行定量和定性的 ...
斯坦福大学人工智能与机器学习短期课程的探索与思考 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZNj0wKls3iiBWwkBioncKVsqnnh/ak从课程的设置来看，它涵盖了一系列关键的主题。首先，基础理论部分必然是重中之重。人工智能和机器学习的根基在于数学和统计学原理，课程中对这些基础理论的讲解有助于学员们 ...
具身智能算法层的技术层级解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GNWAwp9dsiuLzykYe9HcaHRwnXg/a3希望可以抛砖引玉让大家对这个复杂的系统工程多一些了解。 我们也注意到许多矛盾 ... 传统控制论算法需要对整个系统进行物理建模，但是在某些复杂的场景无法做到 ...
人工智能时代教育重构：课堂革命与教师角色转型深度解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PlSQw6ZppiWAphkCr8XcPiten3I/a1这种智能导航系统构建起「数字孪生课堂」，每位学生都拥有专属的「学习基因图谱」。🖥️系统不仅能追踪知识掌握曲线，更能深度解析思维路径的拓扑结构。当学生解答几何题时，AI可 ...