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AI,个人随笔
机器学习经典算法系列:小白也能看懂的7种分类算法

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本文深入浅出地介绍了机器学习领域中7种经典的分类算法,包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、K近邻法和自适应增强算法。通过生动的比喻、实际的应用场景和算法之间的对比,帮助读者理解每种算法的核心原理、优缺点以及适用场景,为初学者提供了一份清晰易懂的学习指南。
AI
KnowHow与RAG:你的工作数据正在训练替代你的AI

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在人工智能飞速发展的当下,AI正在深刻改变我们的工作方式,甚至有可能替代部分人类的工作。然而,AI的训练和发展并非孤立存在,它背后依赖的是大量的行业知识(KnowHow)和数据。本文将深入探讨如何通过RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,将行业经验与AI相结合,实现知识的可信化和结构化沉淀。
AI,个人随笔
有关智能体/Agent,和上下文协议/MCP的一些概念,以及为什么它重要

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随着AI技术的快速发展,智能体(Agent)和上下文协议(MCP)正成为推动AI应用落地的关键技术。本文从Agent的概念出发,详细介绍了其背后的组成要素,包括“大脑”(LLM)、“眼睛和手”(外部工具接口)以及“工作纪要”(上下文窗口)。同时,文章深入探讨了MCP协议的重要性,将其比作AI领域的“USB-C接口”,能够标准化地连接AI模型与外部工具和数据源。
AI
AI创业者的惨痛教训:押注模型准确性是产品陷阱,利用模型灵活性才是答案

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在AI创业领域,许多创业者曾将希望寄托于提升模型的准确性,试图通过复杂的工程设计来弥补模型的不足。然而,随着AI技术的飞速发展,这种策略逐渐暴露出其局限性。本文将探讨为什么押注模型的灵活性,而非单纯的准确性,才是AI产品成功的关键。通过分析不同类型的AI产品和应用场景,文章揭示了灵活性如何帮助创业者更好地适应模型的快速迭代,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。