1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

不知道过两年会变成啥样…   

话说过年期间晚会上那几个火出圈的机器人，大家看了么？看着它们在台上蹦跶的样子，不知道你们咋想，反正我觉得挺诡异得，跟看被电的尸体没啥区别。但上帝归上帝，诡异归诡异，目前不得不承认的一件事是，整个社会的资金正在疯狂往这个方向流。不只是机器人，AI 的气氛也已经开始在全社会蔓延。我一个朋友，今年就活脱脱体验了一把。 元宵一过，老板把他叫去谈话，说公司打算把前端岗位撤掉，准备尝试 用 AI + 少量开发人员替代。受这个启发吧，开年第一篇，搞一点小思考，也算是给未来发几张 “预言牌” ，过几年再回来看看自己到底说对了几张。我先确定三个基调作前提，如果各位看的觉得不爽，或者觉得我这基调定的就是错的，那没...