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第一章:Open-AutoGLM电子病历辅助系统实战应用(医疗AI落地稀缺案例解析)在医疗AI领域,电子病历的智能化处理长期面临数据非结构化、术语专业性强和隐私合规要求高等挑战。Open-AutoGLM作为国内首个开源的医疗大模型辅助系统&#…
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未来会使用AI的人将成为社会的主力,要成为“会使用AI的人”,需要从“人机—环境”系统视角入手,即不是单点地学prompt,而是把自己放进一个持续迭代的闭环:人(目标/认知)、机(模型/工…
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第一章:从零开始学Open-AutoGLM Open-AutoGLM 是一个开源的自动化代码生成框架,专注于通过自然语言描述生成高质量的代码片段。它结合了大语言模型的强大理解能力与领域特定规则引擎,适用于快速原型开发、教学辅助以及低代码平台构建。 环境…
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自动驾驶仿真:TensorFlow 与 Carla 平台的深度集成 在自动驾驶研发从“实车试错”向“虚拟验证”加速演进的今天,一个核心挑战摆在工程师面前:如何在不依赖昂贵路测的前提下,高效训练出具备真实世界泛化能力的端到端驾驶模型&…
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简介 RAG技术从早期的"检索阅读"流水线发展到当前的系统化、可信化与智能体化。其演进可分为三个阶段:2017-2019年初步探索、2020-2024年与LLM融合、2025年走向系统化。当前面临的主要挑战包括检索可靠性、系统效率和生成可信度。未来发展趋势包括GraphRA…