得到2026.1.3-10
每天听本书
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2025-2026年等2个文件【更新合集】
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增长大会
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马想·增长的新武器【完结】
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卓克·科技参考4
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蔡钰·商业参考4
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马江博·政经参考【2026更新中】
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何刚·投资参考【2026更新中】
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何帆·中国经济报告
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刘润：商业报告解读
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贾行家·年度人文课堂
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刘勃讲中国史
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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吴军·教育的方法50讲
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王路·情绪觉知100讲
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王鼎杰·讲透战争史
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刘怡·国际参考
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AI学习圈：快刀广播站
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周之江书院
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严飞的社会课
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熊逸·讲透资治通鉴·西汉
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——资源——
充电视频：B站-食贫道【更新到2026】
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Google Veo 3 AI电影制作课，从文本到电影的完整创作指南
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即梦AI玩法课程，零基础掌握AI绘画+设计+内容创作全技能
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小红书虚拟玩法实战，铺货流与单品玩法解析
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小红书老教师付费资源：小学资料1-6全套
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AI制作老男人扎心语录，5分钟一条流量巨大
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AI生成动画电影全流程，从剧本分镜到人物一致性手把手教学
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湛庐阅读: 《规模》精读班
湛庐阅读: 《孩子如何学习》精读班
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看理想: 许子东重读鲁迅
看理想: 许子东细读张爱玲
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AI批量产出获客文案，实体行业高效营销方法论
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闲鱼无货源特训营，零库存电商实战变现指南
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名人混剪视频实操课，快速起号与橱窗带货全链路指南
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80后90后00后热门车载音乐【欧美】-影视MV
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抖音同城流量进阶实战课，助力实体商家精准引流到店
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AI邪修玩法，童年探秘回忆，日收益8张+满满回忆杀，小白上手快，附详细拆解教程
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大众点评分成计划开始了
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春节暴利风口项目，单人AI落地翻身终极版实操通
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新版无界关键词爆流-引爆店铺增长
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——影视——
人之初【完结】
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整形过后【台剧】
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长安二十四计
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剥茧
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玉茗茶骨
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骄阳似我
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罚罪2【完结】
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匿杀【尝鲜版】
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精选付费短剧2026.1.5-11
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得到2026.1.11-18
每天听本书
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卓克·科技参考4等11个文件【更新合集】
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卓克·科技参考4
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蔡钰：商业参考
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刘润：商业报告解读
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何刚·投资参考【2026更新中】
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刘怡·国际参考
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吴军·教育的方法50讲
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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王路·情绪觉知100讲
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周之江书院
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王鼎杰·讲透战争史
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严飞的社会课
链接:https://pan.baidu.com/s/1NBVlW8gMxg5R2ge53sIaIg?pwd=4heo

熊逸·讲透资治通鉴·西汉
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刘勃讲中国史
链接:https://pan.baidu.com/s/10S0UXJbGYtKxuhCX2InXaA?pwd=1d6g

AI学习圈：快刀广播站2026年
链接:https://pan.baidu.com/s/1fJZxC0lyfJEOaTKcZAT3gA?pwd=63ex

樊登读书2026【更新中】
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抖音大V：胡说老王课程集《逐利》399
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抖音桌拍实拍带货教学，最适合宝妈的轻创业带货项目
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小红书虚拟店群玩法全解析，矩阵账号运营与变现指南
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AI办公·商业应用 AI绘画·设计·视频 AI提示课集 AI与编程 AI与写作 AI综合应用 Coze·Agent·n8n课程合集（1.5TB）
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Ai扣子coze自动化工作流，从0~10系统实战课，10个人的工作量1个人完成
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AI女装带货逐步更新课程
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小红书虚拟店群
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2026小红书对账实操课
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小红书同城IP深度实战课
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如何利用Sora 2创建流行AI人工智能视频大师班教程
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国外教程：为抖音和社交媒体创建橘猫打工AI人工智能网络视频
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掌握谷歌Gemini Nano Banana -终极AI图像工作流程教程
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抖音美食解说视频制作教学，可加入分成计划撸精选收益
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面向未来的产品思维｜湛庐阅读
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如何与AI协同进化
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跟顶尖销售学客户拜访
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——影视——
狙击蝴蝶【完结】
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藏海传
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国色芳华
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坏蛋联盟1-2
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浪浪人生
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浪浪山小妖怪
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剥茧
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秋雪漫过的冬天
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骄阳似我
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逍遥
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小城大事
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1TzYXZQu8oV6sGMYgtYHn3g?pwd=997k
❷链接：https://pan.quark.cn/s/f63b52c15f64

开源大模型学习门槛高？《开源大模型食用指南》帮你一步到位。| #指南

这个项目专为中国宝宝量身打造，基于Linux环境，涵盖从环境配置、本地部署，到全参数和LoRA微调，再到多模态大模型应用的全流程教程。支持ChatGLM、Qwen、InternLM、LLaMA等主流模型，让普通学生和研究者轻松上手开源大模型。

主要特色：

- 详细的Linux环境搭建指导，针对不同模型定制；
- 国内外热门开源LLM的部署与使用教程；
- 命令行调用、在线Demo、LangChain集成全覆盖；
- 支持全量微调与高效LoRA微调，适合进阶学习；
- 丰富案例，助你打造专属私域大模型。

无论你是大模型新手还是想深入微调的开发者，这里都是最实用的指南。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Project：这份开源资源帮你从零开始全面掌握RAG（检索增强生成）技术，实用且系统。

主要内容涵盖：
- 查询构建：将自然语言转成结构化查询（SQL、Cypher、向量检索）
- 查询翻译：分解、重构输入，提升检索效果
- 路由选择：动态选库或嵌入上下文，精准定位答案
- 检索优化：多种重排序算法+实时数据接入，确保结果相关性
- 索引管理：多重表征嵌入、分层摘要、结构化搜索提升效率
- 生成环节：自研Self-RAG和RRR，实现推理与检索的迭代闭环

每个笔记本都有详细的实操指导，适合入门到进阶，支持多查询、多模态等高级用法。

如果你从事机器学习、LLM或AI代理，强烈推荐收藏并实践。本资源极大降低了构建复杂RAG应用的门槛，助你快速搭建高效智能系统。

RAG的核心难题不只是架构，更是优质数据的积累与语料空白的补充。未来，递归推理与动态语料更新将成为关键突破点。
#资源参考 #RAG #开源RAG

Amazon Bedrock AgentCore Python SDK 助你轻松把本地AI代理快速上线到企业级生产环境，无需操心基础设施。

这个开源SDK支持任意框架（Strands、LangGraph、CrewAI、Autogen等都能用），帮你实现零运维、自动扩展的安全高效部署。它内置身份认证、持久记忆、监控等企业级功能，专为大规模、可靠的AI代理生产设计。

主要功能：
- 保留你现有的智能代理逻辑，不用重写代码
- 零基础设施管理，无需服务器、容器配置
- 高安全性和合规性，支持多种身份认证
- 多种服务模块：运行时隔离计算、持久记忆、API网关、代码解释器、浏览器自动化、监控追踪等
- 快速入门工具包，方便本地原型开发

适合AI开发者、企业和研究团队，帮你从本地开发无缝过渡到云端高可用生产。

Gumroad 是个助力创作者直接面向用户销售产品的开源电商平台。这个项目包含了完整的 Gumroad 网页应用源码，适合想搭建自定义电商平台或者学习电商系统架构的开发者。

主要特色：

- 支持数字商品和实物的销售管理；
- 完善的用户认证和支付流程集成；
- 灵活的产品展示和订单处理；
- 代码基于 Ruby on Rails 和现代前端技术；
- 配套文档详尽，支持本地开发和部署；
- 集成推送通知、发票生成和多种图片视频处理工具。

无论你是创作者还是开发者，Gumroad 都能帮你低成本试水电商业务，快速上线自己的销售平台。
#资源参考 #工具 #开源电子商务平台 #开源电商平台

文档解析总是让人头大：PDF结构复杂，格式多样，提取内容费时费力。

MinerU 是一个开源项目，专注于将复杂文档（尤其是PDF）快速高效转成机器可读的Markdown或JSON格式，方便后续用大模型处理和自动化工作流。

它不仅支持排版结构分析、公式识别、表格解析，还能自动去除页眉页脚、脚注，保证语义连贯。更有OCR支持，能处理扫描版PDF，覆盖84种语言。

亮点功能：

- 领先的布局分析和文本识别，支持多栏复杂格式；
- 自动公式转LaTeX，表格转HTML，方便科研文档处理；
- 支持文档录入OCR，适配扫描和乱码PDF；
- 多平台适用，支持CPU和GPU加速；
- 提供在线演示、API接口和本地部署多种使用方式。

自动生成短视频，从视频文案、素材、字幕到配音和背景音乐，一键搞定，效率翻倍。

MoneyPrinterTurbo 利用强大的 AI 大模型，支持多种视频比例（9:16竖屏、16:9横屏），还能批量生成，适合做抖音、快手、YouTube等平台内容创作。

核心亮点：
- 自动生成视频文案，支持中英双语，灵活定制
- 高清无版权视频素材，支持上传本地素材
- AI智能语音合成，多种声音风格实时试听
- 字幕自动生成，支持字体、颜色、位置多样化调整
- 背景音乐随机或自定义，音量自由调节
- 支持OpenAI、Azure、文心一言等多家大模型接入
- 完整MVC架构，提供Web界面和API接口，方便集成部署

适用场景：内容创作者、短视频运营、小白用户快速上手。
#资源参考 #工具 #AI #短视频生成工具

想深入掌握n8n自动化？《The Ultimate n8n Starter Kit（2025）》全方位解读n8n工作流自动化，从基础到AI集成，带你快速上手并提升效率。

1. 工作流自动化基础
- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务，节省时间、减少错误、助力业务扩展。
- 关键组成：触发器（如新邮件）、动作（如发送通知）、条件（如VIP判定）。

2. n8n简介与优势
- n8n是低代码、节点式自动化工具，支持自定义代码和API集成。
- 相比Zapier、Make.com，n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。
- 提供300+预置集成，社区节点丰富，支持自托管和云服务。

3. 核心节点与数据转换
- 触发节点启动流程，核心节点处理数据，动作节点执行任务。
- Set节点调整数据，Code节点支持自定义JavaScript，HTTP请求节点调用API，Merge节点合并数据。
- 深入理解JSON数据结构与表达式（如{{$json["field"]}}），灵活操作工作流数据。

4. 工作流设计与调试
- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。
- 支持手动测试和生产自动执行，实时监控执行记录，追踪错误。
- 利用错误触发节点自动处理异常，Debug Helper节点帮助数据检查，提高可靠性。

5. AI智能代理与集成
- AI代理具备自主决策能力，广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。
- n8n内建多样AI节点，支持OpenAI、Google AI等平台，轻松构建AI驱动的自动化流程。
- 精准提示设计（prompting）提升AI响应质量，结合多种策略保障任务准确执行。

6. 进阶AI集成与实战案例
- 获取API凭证，安全配置，监控调用限制，优雅处理错误。
- 实例：自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等，展示n8n与AI结合的强大潜力。
- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例，启发创新应用。

「Robotics Course」免费机器人学习课程

这个课程从经典机器人学到现代基于学习的方法，全方位讲解如何理解、实现并应用机器学习技术于真实机器人系统。课程基于权威的Robot Learning Tutorial，经过精心提炼，帮你更轻松入门机器人学习。

课程内容涵盖机器人基础理论与实践，适合机器人初学者及希望掌握学习驱动方法的同学。你将学习经典机器人学原理，掌握强化学习、模仿学习等前沿算法，使用开源工具LeRobot操作真实机器人数据集，提升实战能力。

课程结构清晰，循序渐进，从机器人入门、经典方法到强化学习、模仿学习及基础模型全面展开。完成后，你将理解机器人如何从数据中学习，为什么学习方法正引领机器人变革，并能用现代工具实现这些技术。

Claude Code指南是一个从基础到顶级的智能开发生态系统，融合了多工具、多内核、多代理及元智能，实现了协同放大与自我演进。以下（见评论）是核心要点和深入见解，助你理解并高效使用Claude Code。

Claude Code从工具集成走向元智能生态，构建了一个多核多代理协同、自我修复、自我学习和递归进化的智能开发环境。它不仅极大提升开发速度和质量，还通过深度协同和涌现智能，开创了AI辅助软件开发的新高度。
#资源参考 #AI #Claude Code

加州大学伯克利分校的机器学习导论课程（2025年秋季版）

本课程介绍机器学习的理论基础、算法和应用，将数学的严谨性与实践经验相结合。这些大学的课程更新都很快，和现在的大模型等都有一些联系了。目前课程还在进行中，可以下载已经上完的课程的ppt和观看录像。

在整个学期中，我们将探索机器学习的完整流程，从问题构建、数据处理，到模型设计和优化。我们将从讨论什么是机器学习、如何构建和分类问题，以及常见学习范式的分类法开始。我们将回顾课程所需的数学背景，包括概率论和优化概念。

接着，我们将学习无监督学习方法，包括使用 k-means 和期望最大化（EM）算法进行聚类，以及使用主成分分析（PCA）进行降维。我们将详细讨论回归，从目标函数开始，然后转向线性回归及其最大似然估计（MLE）解释，最后探索回归与分类的联系。

课程的深度学习部分将从神经网络基础开始，包括构建非线性模型、选择架构和激活函数，以及定义损失函数。我们将涵盖 PyTorch 实现、反向传播、批量归一化、初始化策略和正则化。之后，我们将概览其他深度架构，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和 Transformer，以及生成模型，如大型语言模型（LLMs）、自编码器和生成对抗网络（GANs）。

《Agentic Design Patterns》中文翻译项目是一部针对 Antonio Gulli 所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的中英文对照译本。该项目致力于为读者提供一个全面、专业的技术指南，详细介绍现代人工智能系统中智能体设计的核心理念与实践流程。

项目主要特点包括：

- 中英文对照，完整展示原书内容与译文对比
- 译文中对中文内容进行了黄色高亮处理，便于阅读与区分
- 严格遵循 Markdown 的格式规范，确保文档整洁统一
- 保留所有原书代码示例，方便读者进行实践和验证
- 翻译工作分章节持续更新，支持开放社区共同参与校对与改进

适合 AI 工程师、软件架构师、产品经理以及对智能系统设计感兴趣的研究者和学生。
#资源参考 #AI #AIagent #人工智能体

Vector RAG系统构建流程

1. 数据采集与预处理
用爬虫（如Firecrawl）、数据连接器（数据库、API）或专门的平台（如Unstructured.io）收集并清洗数据，确保后续切片和向量化质量。

2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具，将文档分成有意义的小块，保持上下文连贯，方便精准检索。切分方式可多样：固定长度、语义切分、递归等。

3. 生成向量嵌入
用先进模型（text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2）将文本块转成高维向量，便于相似度计算。

4. 存储与索引
向量存入专用数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector），也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。

5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索（BM25、SPLADE）或混合检索（RRF等），用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回，并通过重排序（bge-reranker、Cohere Rerank）提升准确度。

6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex，或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具，协调各环节数据流和调用顺序，保证系统稳定高效。

7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM，通过API或AI网关（Portkey、Eden、OpenRouter）调用，实现文本生成。

8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台，跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出，及时发现并解决问题。

9. 持续评估优化
借助自动评测指标（准确性、一致性、召回率）、A/B测试和人工反馈，反复调优检索和生成效果，必要时进行模型微调。

这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步，是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。

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开发AI智能客服和业务助手，经常碰到模型不听指令、回答跑题、响应不稳定的问题。

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只需几步安装配置，就能快速启用规则驱动的智能代理，提升用户体验和运营效率。
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Join the 5-Day AI Agents Intensive Course with Google：谷歌推出全新5天AI代理密集课程，助你掌握智能自主系统核心技能！

自去年11月，全球已有超42万学员参与谷歌5天生成式AI基础课程。现在，谷歌带来升级版——5天AI代理密集课程（11月10日至14日），免费开放，帮你构建并部署下一代AI代理。

课程亮点：
- 由谷歌机器学习研究员与工程师设计，深入讲解AI代理基础架构、工具、编排、记忆机制与评估方法
- 结合理论与实操，包含白皮书、Podcast、代码实验、直播讲座及互动问答
- 通过结业项目，巩固技能，打造从简单代理到复杂多代理系统的能力
- 利用Kaggle Discord社区和YouTube直播，随时提问交流，与Google专家直接对话

每日主题安排：
第1天：AI代理及其架构基础，理解智能自主系统核心差异
第2天：代理工具与Model Context Protocol（MCP），实现代理与外部功能无缝衔接
第3天：上下文工程，代理的会话管理与记忆策略，提升多轮交互能力
第4天：代理质量管理，掌握日志、追踪、评估指标，优化代理表现
第5天：从原型到生产，学习代理部署与扩展，打造多代理协作系统（Agent2Agent协议）

课程适合AI初学者及进阶开发者，助力你在智能代理领域迈出坚实步伐。结业项目还提供Kaggle徽章、周边和社交媒体展示机会，激励你的学习成果。
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给年轻人的20种生活提案【完结】
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玉茗茶骨【完结】
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轧戏【完结】
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长河落日【完结】
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秋雪漫过的冬天【完结】
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突然的喜欢
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御赐小仵作2
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罚罪2
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太平年
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小城大事
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如果你想高效利用Claude Code进行大规模项目开发，这篇六个月深度实战总结绝对值得一读。作者独自重写30万行代码，打造了以下几大核心系统：原贴

1. 技能自动激活系统（Game Changer！）
通过自定义TypeScript钩子（UserPromptSubmit和Stop Event Hook），自动识别当前编辑内容和用户意图，智能加载相关技能并提醒Claude遵循最佳实践，彻底解决了技能“摆设”问题。配置中心是skill-rules.json，定义关键词、意图模式、文件路径等触发条件。

2. 模块化技能设计（500行规则）
避免单个技能文件过大导致上下文限制，采用主技能文件+多个资源文件的渐进式加载，显著提升token利用率和响应效率。

3. 开发文档系统，防止Claude“失忆”
为每个大任务创建三个文档（计划、上下文、任务清单），通过自定义slash命令自动生成和更新，确保Claude在多轮对话中始终保持正确上下文和规划。

4. PM2进程管理，后台调试利器
用PM2管理七个微服务，实现实时日志读取、自动重启和性能监控，让Claude可以自主读取日志、定位问题、重启服务，极大提升调试效率。

5. 钩子体系确保“零遗漏”
包括文件编辑追踪、构建检查、错误处理提醒等钩子，自动检测TypeScript错误并提醒修复，确保代码质量和格式统一，杜绝“漏网之鱼”。

6. 专用Agent军团，任务分工明确
包括代码架构审查、错误修复、测试路由、战略规划等10个专用agent，针对具体任务精准输出，避免过度泛化。

7. 附属实用脚本与工具
诸如测试认证路由的脚本、数据库重置、Mock数据生成等，均附着于技能中，方便Claude调用，避免重复造轮子。

8. 合理分工文档与技能
技能负责通用最佳实践和模式，文档聚焦项目架构、数据流、API等具体内容，形成清晰职责分离，提升Claude理解与执行力。

9. Prompt技巧与复盘
强调详细明确的需求描述，避免引导性问题，多次重提和调整prompt以获得更优输出。

10. Slash Commands极大简化交互
设计多条自定义命令，快速生成开发文档、执行代码审查、运行测试等，极大提升工作流效率。

作者坦言，这套体系花了数月打磨，但效果显著：Claude自动激活技能、一致遵守代码规范、快速定位和修复错误，单人完成了原本需要多人协作的大型重构，质量和效率双提升。

如果你正苦于AI助手技能难用、代码质量参差不齐、项目上下文频繁丢失，不妨参考这套基于钩子和自动激活的Claude Code基础架构。它将让你体验到真正的“AI协作开发”而非被动工具。
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DeepLearning.AI推出一门全新的免费课程：大语言模型的微调与强化学习：后训练入门，由AMD AI副总裁Sharon Zhou主讲，现已开放学习。

后训练是将基础大语言模型（LLM）——即通过海量无标签文本训练预测下一个词的模型——转变为能听指令、表现可靠助手的关键技术。很多应用中，后训练能让原本只有80%成功率的演示变成稳定可用的系统。

课程涵盖五大模块，手把手讲解后训练全流程：监督微调、奖励建模、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及PPO、GRPO等技术。同时介绍LoRA技术，实现高效微调，无需重新训练全模型。还教你如何设计评估机制，在上线前后发现问题。

你将掌握：
- 通过监督微调和强化学习（RLHF、PPO、GRPO）调整模型行为
- 使用LoRA高效微调，节省计算资源
- 准备和合成训练数据，支持后训练
- 理解生产环境中LLM管道的决策节点与反馈循环

这些先进技能不再是顶尖实验室的专利，任何开发者都能用后训练提升模型表现，推动AI落地。

后训练是AI从理论到实用的关键环节，它让模型不断学习反馈、优化表现，从而更聪明、更听话、更可靠。掌握这门技术，是打造高质量AI产品的必经之路。