人工智能

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基于模型上下文协议（MCP）的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究（中）

4.2 Clinical Server 的实现细节 Clinical Server的完整代码已在附录中给出，此处我们对其关键部分进行深入解析。# clinical_mcp_server.py (核心部分详解) # --- 2. 定义数据模型（Pydantic），用于强类型约束 --- class Evidence(BaseModel): source_id: str = Field(.

人工智能 2025年12月31日 188 点赞 0 评论 15701 浏览

医疗大模型LoRA微调实战：我用40行代码让AI学会看病

目录🎯 摘要一、技术原理：为什么LoRA是医疗AI的救命稻草？1.1 架构设计理念：别动基座，只加"外挂"1.2 核心算法实现：矩阵拆解的魔法1.3 性能特性分析：数据不说谎二、实战部分：手把手教你训一个医学问答助手2.1 完整可运行代码示例2.2 分步骤实现指南&#x

人工智能 2025年12月31日 169 点赞 0 评论 6404 浏览

初识Langchain之AI语言大模型

目录1. 什么叫模型2. 什么是大语言模型2.1 神经网络2.2 自监督学习2.3 半监督学习2.4 语言模型3. 大语言模型的能力1. 什么叫模型 今天我们来聊一聊什么叫做模型。 模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法，通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察，这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其他输出

人工智能 2025年12月31日 127 点赞 0 评论 12085 浏览

AI的提示词专栏：ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析

AI的提示词专栏：ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析 本文围绕 ChatGPT-4 与 GPT-3.5 的 Prompt 差异展开分析，指出二者定位不同是差异根源 ——GPT-3.5 主打高效轻量化，ChatGPT-4 聚焦复杂任务深度处理。核心差异体现在上下文理解（ChatGPT-4 窗口更长、关联更准&

人工智能 2025年12月31日 65 点赞 0 评论 3357 浏览

【AI 学习】深入解析卷积神经网络（CNN）：理论、实现与应用

文章目录 一、引言 1.1 卷积神经网络的发展背景 1.2 本文核心内容与结构 二、卷积神经网络（CNN）基础理论 2.1 CNN的核心设计理念 2.1.1 局部感受野（Local Receptive Field） 2.1.2 参数共享（Parameter Sharing） 2.1.3

人工智能 2025年12月31日 141 点赞 0 评论 14073 浏览

AI的提示词专栏：Gemini Pro Prompt 的最佳实践

AI的提示词专栏：Claude-2 Prompt 编写细节 本文围绕 Gemini Pro 模型的 Prompt 设计展开，先介绍其多模态输入支持、动态上下文窗口等核心特性，对比其与 ChatGPT-4、Claude-2 在 Prompt 设计上的差异；接着阐述 “模态标识 + 核心指令 + 参数约束 + 示例

人工智能 2025年12月31日 168 点赞 0 评论 6886 浏览

十三,如何让AI帮你完成产品需求文档：实战指南

如何让AI帮你完成产品需求文档：小白实战指南 引言：从"完全不会写PRD"到"一小时搞定高质量文档"你是否有过这样的经历？产品经理在会上说：“这个功能很简单，你先写个PRD吧。”你内心：".……什么是PRD？"或者，你刚接手一个项目&#x

人工智能 2025年12月29日 92 点赞 0 评论 9439 浏览

AI提示词宝典：100+常用提示词，覆盖20+场景，程序员和小白必备，让AI工作更高效！

你是不是也有过这样的经历：打开 AI 工具（ChatGPT、文心一言、豆包等），盯着输入框半天，却只打出 “帮我写点东西”“给点建议”，最后得到的回复要么空泛、要么偏离需求？其实，AI 的 “智商” 很大程度上取决于你的 “提问方式”——提示词（Prompt）

人工智能 2025年12月29日 103 点赞 0 评论 18746 浏览

智察秋毫：AI Ping如何用机器学习重塑网络性能监控

【前言】在 AI 原生应用爆发的今天，开发者和企业面临两大核心痛点：一方面，依赖的 OpenAI、Anthropic 等模型服务商可能出现突发性宕机、区域延迟飙升，却无法实时感知；另一方面，多模型选型评估繁琐、跨平台调用接口碎片化、成本消耗不透明，严重影响开发效率与业务稳定性。 传统监控工具仅能实现

人工智能 2025年12月29日 177 点赞 0 评论 18495 浏览

AI 驱动 + 亮数据赋能：揭秘亚马逊电商数据高效爬取的技术密码

前言 在 AI 蓬勃发展的当下，大规模优质数据是训练精准且强大 AI 模型的关键要素。然而，开发者在数据采集环节举步维艰，面临着诸如数据来源零散、采集效率欠佳、反爬虫机制阻碍重重等困境。 网页抓取 API、网页解锁器 API、抓取浏览器、抓取函数、搜索引擎爬虫等功能一应俱全，无论是常规网页数据提取，还是攻克复杂的反爬虫

人工智能 2025年12月29日 198 点赞 0 评论 14320 浏览