按 AI 专栏、问答、百科和名人堂分类整理,精选教程、课程与学习资料
系统方法、实战经验与行业观察
晨涧云是专注GPU算力租赁的AI开发平台,提供A100、4090等显卡资源,面向大模型训练、深度学习及科学计算场景。本文介绍核心能力、上手流程与使用建议。
文心智能体平台是百度基于文心大模型打造的低代码AI应用开发环境,通过可视化编排与知识库挂载,帮助用户快速构建并多端发布专业领域AI助手。本文介绍核心能力、上手流程与使用建议。
CatPaw是美团推出的AI编程工具,集代码补全、调试与多Agent协同于一体,面向开发者提供智能编码辅助。本文介绍核心能力、上手流程与使用建议。
RHTV是RunningHub推出的原生AI无限画布创作工具,将智能体嵌入画布,通过自然语言驱动全流程内容生成。本文介绍核心能力、上手流程与创作技巧。
不需要写代码也能搭建 AI 自动化工作流:用 n8n、Zapier、Coze 等平台把 AI 模型与日常工具串起来。本文介绍零代码自动化的概念、常见场景与搭建方法。
Zcode是智谱推出的AI编程工具,深度集成GLM-5.3模型与多智能体协作技术,为开发者提供从规划、编码到上线的一站式开发环境。本文介绍核心能力、上手流程与使用建议。
Renoise是整合多款底层模型的一站式AI视频创作平台,提供从脚本到成片的全流程工作流,适合需要高效批量生产视频内容的团队与创作者。本文介绍核心能力、上手流程与使用建议。
AI Agent 系统设计的关键是选对复杂度:固定工作流适合稳定流程,自主代理适合动态任务。本文介绍 Agent 系统的构成、设计模式、编排与可靠性设计。
OpenAI 发布《A Practical Guide to Building Agents》实用指南,提出"Agent = 模型 + 工具 + 编排"的框架与构建原则。本文整理其核心思想:从简单工作流到动态智能体,以及可靠性设计。
Google 发布 Agent 白皮书,提出"智能体 = 模型 + 工具 + 编排层"的框架。本文整理智能体的认知架构、工具、编排、上下文工程与多智能体协作等核心概念。
Anthropic Economic Index 是 Anthropic 基于 Claude 真实对话数据发布的 AI 经济影响指数。本文整理其方法、主要发现(AI 用于增强还是自动化、任务构成变化)与局限。
工具调用(Tool Use / Function Calling)让 Claude 能调用外部函数完成任务。本文介绍工具调用的工作原理、工具定义写法、构建 Agent 的流程与最佳实践。
Transformer 是 2017 年提出的深度学习架构,也是 ChatGPT、Claude 等大语言模型的基础。本文用通俗方式解释它的工作原理:注意力机制、编码器-解码器结构,以及它如何支撑现代 AI。
把常见概念和使用疑问讲清楚
开源大模型让企业可以本地部署、自由定制。本文对比主流开源模型并给出选型建议。
函数调用让大模型能调用外部工具、读取实时数据。本文讲清原理、工作流程与实际应用。
文心大模型是百度自研的产业级知识增强大语言模型,深度优化中文语境。本文介绍它的能力矩阵、使用入口与 API 调用方式,帮助内容创作者与开发者快速上手。
MCP(Model Context Protocol)是大模型应用连接外部数据与工具的开放协议。本文介绍 MCP 的原理、Host/Client/Server 架构、典型应用与生态现状。