关于生成式人工智能AIGC的一切

为了给开发者带来更精细化的优质编程体验，今天，火山方舟 Coding Plan 权益迎来新升级。Coding Plan订阅套餐，现在集成了 Doubao-Seed-Code、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 和 Kimi-K2-Thinking 多款编程模型，让开发者能够自由切换 AI 引擎，为不同编程任务匹配最适合的模型。未来，Coding Plan 也会动态加入更多出色的编程模型，第

本文将从企业实际痛点出发，详细介绍如何利用 TextIn 通用文档解析能力 + 火山引擎豆包大模型 + Dify 工作流编排，构建一套覆盖技术文档问答、合同风险审核、发票智能核验的企业级文档处理中枢。在企业数字化转型过程中，文档处理一直是被低估却又无处不在的效率黑洞。我在实际项目中观察到三类典型场景：痛点一：技术文档散落，知识传承断层研发团队的代码规范、架构设计、接口文档散落在 Confluenc

在医疗数字化不断深化的今天，医疗报告单依然是信息化链路中最“难啃的一块骨头”。它高度非结构化、格式五花八门，却又承载着最关键的健康信息。无论是医院信息系统、体检机构平台，还是互联网医疗应用，几乎每天都在与大量 PDF、扫描件、拍照上传的报告单打交道，而其中绝大多数数据，仍然依赖人工阅读、人工录入、人工解读。随着大模型技术逐步走向工程化落地，一个共识正在形成：真正有价值的智能体，并不是会聊天，而是能

之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上

用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念：MCP（Model Context Protocol）Skill（Agent Skill）它们看起来都是"扩展 AI 能力"的方式，但具体有什么区别？为什么需要两套机制？什么时候该用哪个？这篇文章会从设计哲学、技术架构、使用场景三个维度，把这两个概念彻底讲清楚。先给个简单的定位：MC

在数字化转型的浪潮中,文档智能处理已成为企业提效的关键环节。本文将深入探讨如何结合 TextIn AI 的强大文档处理能力与火山引擎 Coze 平台的智能编排优势,构建一套高效的文档智能处理解决方案。| 技术组件 | 核心能力 | 应用场景 | |---------|---------|---------| | TextIn API | 图像处理、文档解析、OCR识别 | 水印去除、PDF解析、数

在 2026 年，随着全球金融市场的数字化转型，外汇交易数据的需求日益增长。外汇 API 接口已成为交易者、开发者、金融分析师不可或缺的工具。这些接口提供实时行情、实时汇率、历史 K 线、盘口深度等数据，帮助用户进行算法交易、风险分析和市场监控。汇总了全球外汇实时行情汇率数据 API 接口大全。我将逐一简单介绍每个接口的使用方法，并挑选 3 个典型接口提供 Python 代码示例。 本文将分享如何

大家好，我是七七！刚入门大模型微调时，我踩过最致命的坑就是“瞎调参数”——拿着7B模型，随便设个学习率、batch_size就跑训练，结果要么模型不收敛（损失一动不动），要么显存直接炸了，折腾两三天都没调出正经效果。后来跟身边的技术大佬请教才明白：大模型微调的核心不是“跑通代码”，而是“调好参数”。就像开车，油门（学习率）、档位（batch_size）、里程（训练轮次）没配合好，再棒的“车子”（模

大家好，我是七七，看到经常有网友：“博主，我用16G显卡微调7B模型，一跑就报OOM（显存溢出），是不是必须换24G以上的卡？”“同样是微调13B模型，为什么别人单卡能跑，我却要多卡并行？”其实在大模型微调场景里，显存不足是最常见的“踩坑点”，尤其是中小开发者、学生党和个人研究者，手里大多是16G、20G这类中端显卡，想入门微调却被显存门槛卡住。更关键的是，很多人遇到OOM只会盲目加显存、调bat

大模型之所以“大”，是因为它有数百亿甚至数千亿个参数。传统微调需要调整所有这些参数，好比为了学一道新菜重学整个烹饪体系。LoRA的聪明之处在于发现了一个秘密：大模型在学习新任务时，权重变化具有“低秩特性”。 用更通俗的话说：虽然模型有成千上万个“旋钮”，但调整它们时，很多旋钮其实是同步联动的。LoRA用数学方法找到了这些联动规律，只需调整少数几个“主控旋钮”，就能达到调整成千上万个旋钮的效果。 在

大家好，我是七七！每天都能看到一堆新手提问，核心就一个：“博主，我把7B模型微调完了，准确率82%，这效果算合格吗？”“生成任务怎么判断模型调得好不好，总不能凭感觉吧？”其实这也是我刚入门时踩过的坑——当时对着微调完的模型，只知道算个准确率就交差，结果落地到业务场景才发现，要么“指标好看但用不了”（比如生成文本BLEU值高却逻辑混乱），要么“漏判关键样本”（比如垃圾邮件识别召回率太低）。后来才明白

大家好，我是七七！之前写过大模型微调显存消耗的核心原因，后台立马炸了——九成粉丝都在说：“博主，道理我懂了，但我只有16G显卡，还是跑不通7B模型，总不能为了微调换48G显卡吧？”其实这也是我当初入门时踩过的坑：手里攥着16G中端显卡，想练微调却反复OOM（显存溢出），要么卡在前向传播，要么死在反向更新。后来才发现，不用花大价钱升级硬件，只要找对“省流技巧”，就能让低显存显卡也能流畅跑微调。今天这

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AI创业者，智能体专家，前阿里美团技术负责人，聚焦AI智能体实战+商业变现，企业自动化提效，千人AI共创社群

专注于分享GitHub上优质、有趣、实用的开源项目、工具及学习资源，为互联网行业爱好者提供优质的科技技术资讯。

   现在AI早就不是技术圈的专属了，不管是企业做客服机器人，还是我们自己写文案、整理资料，都能用到大语言模型（LLM）。但很多人发现，直接用ChatGPT、文心一言这些通用模型，处理专业领域的事总差点意思——比如让它解读医疗报告漏洞百出，写行业文案风格跑偏，处理公司内部文档又抓不住业务逻辑。 这时候就需要LLM微调出场了。简单说，微调就是给通用大模型做“针对性特训”，让它快速适配你的具体需求。

拥有5年AI领域工作经验，专注于Coze智能体的开发与应用，分享最实用的Coze智能体工作流搭建方法，帮助更多人用智能体提升效率，打造超级个体，实现财富自由。