科技周报｜用聊天记录创造数字分身；让 AI Agent 搜索任何应用；Go Web 开发调试利器

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不看后悔❗️如何短时间甩开绝大多数同龄人？

注定只会有非常少的人能刷到并且理解我这条视频，不过没关系，真相本来就不会像大众开放。就是很少有人能意识到，你是可以短时间超过大部分你的同龄人的😎🌟。我亲身坚持这个方法，让我实现大学四年年级第一、跨专业保研985、读研期间创业收获几十万。总之我就是能让你成为逆袭爽文女主！✨

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告别特征浪费！攻克图像离散采样 + 注意力局限，DIAM 可变形交互注意力模块| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解153】

可变形交互注意力（Deformable Interactive Attention Module，DIAM）：实际意义：①图像离散性的采样难题：图像离散特性导致采样点难以处理，阻碍空间信息收敛。 ②注意力机制的局限性：传统注意力机制易聚焦优势特征（多），这种偏向会造成其他特征丢失，限制不同特征间的交互增强。实现方式：①DIAM通过弱化不利于提升的样本点，优化模型对空间特征的捕捉能力。 ②DIA-Module利用不同池化策略生成具有属性差异特征，充分挖掘不同属性特征的潜力，促进神经元和可学习参数在训练中更积极地参与，增强掩码空间特征的表示能力，提升各类特征的综合利用效率。涨点以后如何写作？：【此部分请务必看视频视频更为详细】

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RAG作者：部署企业RAG系统的10个经验教训｜2025.04.11

https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA RAG 作者 Douwe Kiela 近期演讲，讲述了他在部署企业 RAG 系统中获得的 10 个经验教训。他表示，现在存在 AI Context 悖论：LLM 在复杂推理、综合信息、代码生成、数学计算等方面表现惊人（对人类“难”），但在理解和应用特定上下文信息 (Context) 方面却很困难，而这恰恰是人类凭直觉和专业知识能轻松做到的。企业要实现从 AI 中获得差异化价值和业务转型（而不仅仅是便利性或效率提升），就必须依赖于深度、准确的企业上下文信息。目前大多数应用还停留在低上下文信息需求的“便利性”阶段。 10个经验教训： 1.更好的 LLM 不是（唯一）答案： LLM 只是整个 AI 系统（特别是 RAG 系统，包括提取、检索、生成、联合优化）的一小部分（约 20%）。一个优秀的 RAG 系统配合普通的 LLM，效果可能优于一个顶尖 LLM 配合糟糕的 RAG 系统。关键是关注系统而非孤立的模型。 2.专业知识是你的燃料：企业内部积累的专业知识和机构知识（通常存在于文档和数据中）是驱动 AI 产生价值的核心燃料。必须设法解锁这些专业知识。 3.企业规模是你的护城河：企业的核心竞争力在于其独特的数据。真正的挑战在于大规模地利用这些数据，让 AI 能够处理大规模、甚至“嘈杂”的真实数据。成功做到这一点，就能构建竞争壁垒。 4.试点与生产之间的鸿沟总是比预想的要大：建立小规模试点相对容易（少量文档、用户、单一场景、低风险），但将其扩展到生产环境则面临巨大挑战（海量文档、大量用户、多场景、高安全风险、SLA 要求等）。 5.速度比完美更重要：不要追求一开始就完美。应尽早将（哪怕不完美的）系统交给真实用户使用，获取反馈并快速迭代。通过迭代“爬山”达到目标，而不是试图一次性设计出完美方案。 6.工程师在“无聊”的事情上花费大量时间：工程师本应专注于构建流程、提升精度、扩展应用等创造业务价值的工作，但现实中却常常耗费时间在数据分块 (chunking) 策略、文本清洗、构建连接器、配置向量数据库、调整提示、管理基础设施等相对基础且耗时的工作上。应设法将这些工作自动化或平台化。 7.让 AI 易于消费：即使 AI 系统已部署到生产环境，如果没有被用户方便地使用，也无法产生价值。很多时候系统使用率为零。关键在于将 AI 集成到用户现有的工作流中。企业数据 + AI + 集成 = 成功。 8.让你的用户“惊叹”(Wow)：要让 AI 应用产生粘性，需要尽快让用户体验到“惊艳”时刻。例如，帮助用户找到一个他们自己都不知道存在的、埋藏多年的重要文档并回答了关键问题。用户体验设计应围绕创造这种早期价值。 9. 可观测性比准确率更重要：达到 100% 准确率几乎不可能，90-95% 也许可以。但企业更关心的是那无法避免的 5-10% 的错误会带来什么影响以及如何处理。因此，可观测性，包括理解系统为何给出某个答案、提供溯源依据、建立审计追踪等，比单纯追求更高的准确率更重要，尤其是在受监管行业。 10.要有雄心壮志：很多 AI 项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低。不要满足于解决“401k 供应商是谁”这类简单问题，要敢于挑战能带来真正业务转型的难题。

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