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人工智能

从大模型认知、生成式 AI 工具,到 RAG、MCP、智能体系统与产品实践,沿着技术演进与真实应用整理一条完整的 AI 阅读路径。

共 26 篇文章

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  • 第一章 大模型入门与演进
    • 1.1 初识大模型
      • 1.1.1 尝鲜 ChatGPT
      • 1.1.2 ChatGPT 是什么?越来越清晰了
      • 1.1.3 GPT-4 有什么不一样?
    • 1.2 模型演进与行业观察
      • 1.2.1 OpenAI o1 ,我试用一周多所了解到的
      • 1.2.2 OpenAI 连续 12 天 AI 发布会汇总
      • 1.2.3 DeepSeek R1震撼登场:从介绍到使用
      • 1.2.4 12个问题深入理解DeepSeek(含开源周内容)
  • 第二章 生成式 AI 工具与创作
    • 2.1 搜索与通用助手
      • 2.1.1 使用微软的 New Bing
      • 2.1.2 ChatGPT 应用合集
      • 2.1.3 AI工具推荐-搜索问答篇(202410)
    • 2.2 创作与编程
      • 2.2.1 ChatGPT 之后,再玩玩 Stable-Diffusion
      • 2.2.2 AI工具推荐-辅助编程篇(202410)
      • 2.2.3 在Windsurf中使用李继刚提示词
  • 第三章 智能体、RAG 与开放协议
    • 3.1 知识增强
      • 3.1.1 什么是 RAG?
    • 3.2 协议与连接
      • 3.2.1 MCP 和 Function Calling:概念
      • 3.2.2 MCP 和 Function Calling:示例
      • 3.2.3 A2A 介绍:概念篇
    • 3.3 智能体系统
      • 3.3.1 如何构建多智能体研究系统(翻译)
      • 3.3.2 如何构建多智能体系统?
      • 3.3.3 Agent Skills 全景指南:从概念机制到实战开发
      • 3.3.4 从养一只“小龙虾”开始,理解 OpenClaw 的本质
  • 第四章 产品实践与时代思考
    • 4.1 产品与业务
      • 4.1.1 由 ChatGPT 带来的对低代码产品的思考
      • 4.1.2 生成式AI 在 B端软件中实践的思考
      • 4.1.3 AI 时代,低代码该如何演进?
      • 4.1.4 理性看待 Manus
    • 4.2 人与 AI
      • 4.2.1 AI 时代其实对人的要求更高了
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