推荐一个值得做的AI项目 大家好，今天来给大家推荐几个我觉得特别值得做的AI项目。作为一个在AI领域摸爬滚打了一段时间的人，我想分享一些真正有学习价值、又不会太劝退的项目。 🎯 项目一：Stable Diffusion WebUI GitHub地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui（目前已有80k+ stars） 这个项目可以说是AI绘画领域的王者了。它把复杂的Stable Diffusion模型包装成了一个超级好用的网页版界面。 为什么推荐：  ✅ 学习价值高：能深入了解扩散模型的工作原理 ✅ 实用性强：可以直接用来生成各种图片 ✅ 社区活跃：插件...

牛爷爷们，boss投递简历了20+了，只有字节给面了（处女面估计过不了😫），是项目有问题吗，还是不应当写上游戏服务器的项目，换项目有什么推荐的方向吗，如果要写项目的数据，面试官都会问哪些问题呀

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...