产品做网站不花钱有机农产品网站开发方案

张小明 2026/1/19 20:57:33
产品做网站不花钱,有机农产品网站开发方案,免费推广做产品的网站,网站如何搭建今天是 2025-12-20。它并没有任何不同。我从几个噩梦中醒来#xff0c;才发现今天已到了考研的日子——只是那与我无关。作为一名定向医学生#xff0c;身边很多人都以为我会考研#xff0c;甚至曾经我也这么想。可后来慢慢地#xff0c;我释怀了#xff1a;也许回乡才是我…今天是 2025-12-20。它并没有任何不同。我从几个噩梦中醒来才发现今天已到了考研的日子——只是那与我无关。作为一名定向医学生身边很多人都以为我会考研甚至曾经我也这么想。可后来慢慢地我释怀了也许回乡才是我的归宿。只是曾经那么想逃离那片土地如今才发现终究还是不得不回去。这几年求学的日子里我一直试图寻找一些学习之外的趣事来填满生活。说到底那只是我对抗枯燥、乏味的医学学习的一种方式。人嘛只要还在往前走那种想要冲破藩篱的欲望总会把你带到你想去的地方。可对普通人来说能够顺顺利利走完一生已经需要拼尽全力。至于其他又还需要奢求什么呢站在 2025 年岁末我希望自己能留下些什么。回忆过去陪伴我最多的是各种各样的 LLM——所以这篇文章应该算是献给 LLM 的。今年对于关注科技行业、尤其是 AI 发展的人来说应该是收获很大的一年。OpenAI 于 2015 年成立经过十年发展如今的 ChatGPT 已经成了最通用的人工智能助手之一。这场 AI 的浪潮仍在继续但也尚未进入 AGI 时代。尽管早在 2023 年AI 就已经取得了显著进展但直到 2024 年我才开始接触国内的 AI 助手。那时我对它们的使用还停留在聊天、简单绘画这些层面。短短几个月之后无论国内还是国外LLM 进一步进入大众视野紧接着从“推理模型”转向了 “AI Agent”开始能够更自主地完成繁琐的工作任务。在各大顶级科技公司争抢 AI Agent 市场份额的风口上我们这种“小渣渣”只能玩玩开源模型、调用 API做一些自己用得上的小玩意儿。即便如此也依然能感受到自己与时代发展的脱节。qwen2.5:7b 是阿里的开源模型在一众开源模型中70 亿参数量这个档位里性能很强。但让我后怕的是它竟然是去年发布的最后一次更新也停留在去年而到现在Qwen 已经开源到 3 系列了。有时候想想我的信息来源真的太滞后了。“做一个属于自己的医学知识库”这个念头我其实已经有很久了却一直没找到机会亲手试一试——很多都停留在想法阶段。昨天闲着无事我花了一下午从 Ollama 下载了 qwen2.5:7b。4.7G 的文件断断续续花了我两个小时。后来我去问 Gemini才知道 Ollama 支持断点续传我在终端里用 Ctrl C 中断后又重新下载了两次最后总算完成。之后的操作还算顺利几乎都很“傻瓜式”。弄完挺感慨现在的 UI 工具 AI 辅助已经把很多事情的门槛降到“只要你愿意动手就能搞定”的程度。最后我把最新版教材《诊断学第十版》——大概 600 页左右——喂给了本地嵌入模型nomic-embed-text。几分钟后就切分完成了。以前我一直以为“向量化”会很难但在 Mac M2 的算力下不到三分钟就拆成了上万条向量存进了电脑里。弄好之后就是不断调试。但结果比我想象中差很多回答不够稳定引用不够精确有时甚至像“看过”却又“没看懂”。我只能安慰自己这只是第一版。希望在后续迭代中整个知识库的效果能真正提升起来。在这个尝试成本很低的时代一台电脑、一个 AI 助手、一个下午很多事情就能推进一大截。可反观周围很多人其实并不喜欢用电脑。以前“组装电脑”像是专业人士才会做的事但在豆包的帮助下我舍友直接装起了一台台式机连系统都是从我 U 盘里拷过去装的 Win11。这样的事换在以前可能要花很多时间看教程、刷视频而如今真的只需要一个下午。随着实践项目越来越多我也越来越确信在今天这个时代只要你多动手做一些对自己有用的东西慢慢地你就会尝试着去做一些对别人也有用的东西。而对别人有用就意味着你能提供价值——赚钱也就顺势而来。尽管我现在也仍在挣扎但我非常确信这是一条正确的路径用正确的方法去做正确的事情或许就是普通人能够好好生活下去的源泉。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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