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4 / 200AI 开发实战教程,从零到一构建你的 AI 应用。
全部200
入门32
进阶92
高级76
全部
提示词工程12
RAG检索增强17
Agent开发34
模型微调21
部署与运维25
AI应用开发40
DeepSeek API16
多模态开发6
AI 安全6
模型推理3
检索系统1
RAG检索1
模型架构3
API 开发1
Agent 开发10
模型部署1
多模态1
模型评测2
教程
日期
多模态 Agent 实战:视觉理解驱动自动化操作
多模态开发
高级
当 Agent 能「看懂」屏幕和图像,自动化的边界被大幅拓宽。本文讲解多模态 Agent 的架构设计、截图理解、UI 元素定位与动作执行的完整实现,附可运行代码。
多模态文档理解:从版面解析到语义检索的工程实践
多模态开发
高级
文档理解不是 OCR,也不是把图片丢给多模态模型。本文按生产管线的真实顺序拆解:版面理解包含哪些子任务,传统四段式管线与端到端读图的分界线和各自的失败模式,表格结构还原如何处理合并单元格与嵌套表头,图表该转数据还是走问答,扫描件退化时管线在哪一环先崩,解析结果如何落成结构化数据并接入向量与 BM25 混合检索,以及版面级指标与端到端问答指标各自测什么、批处理吞吐与增量更新怎么设计。
多模态大模型架构:视觉编码器、投影层与模态对齐训练
多模态开发
高级
视觉语言模型到底怎么把一张图变成能对话的 token。本文沿着完整数据流逐层拆解:CNN 与 ViT 视觉编码器各自的适用边界,分辨率与视觉 token 预算的权衡,线性、MLP 与 query-based 投影层的设计取舍,视觉对齐预训练、指令微调、偏好优化三个阶段分别在学什么,以及多图、视频、文字密集图像的实现要点和 2026 年原生多模态与时空建模的新趋势。
世界模型与具身智能的技术路线与工程挑战
多模态开发
高级
世界模型是让机器人在动作前预演后果的能力载体。本文拆解表征式、生成式与潜空间预测三条路线的真实成色,深入剖析空间智能与三维表征的度量与拓扑之分、长时一致性的误差超线性累积、接触级可控性的信息缺失、真机数据与仿真和视频迁移的成本硬约束,并讨论视觉-语言-动作模型接入传统控制栈时在动作表示、控制频率与安全回退上的接口难题,以及基准成绩与产线落地之间的差距,最后给出分阶段的工程选型判断清单。