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帮助求职者优化简历的十个ChatGPT提示
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社区头条在竞争激烈的就业市场，求职者的简历至关重要。本文介绍了10个优化简历的ChatGPT提示，涵盖成就转化、关键字优化等多方面，还介绍了使用这些提示的最佳实践，帮助求职者打造有竞争力的简历，开启职业生涯的新篇章。在当今快节奏、竞争激烈的就业市场中，求职者提交的简历并不是一纸简单的文件，更是其多年工作成果的精炼呈现——因此简历是其个人的营销职业品牌。招聘经理平均仅花约7.4秒浏览每份简历，因此其中的每个字都至关...AI智能体ChatGPT人工智能国内首发：让 Multi-Agent 开发效率飙升 10 倍的 LangGraph 模板来了
原创构建强大的AIAgent系统已成为大模型落地应用的核心路径之一。在众多框架中，LangGraph因其对复杂工作流的强大控制力，正迅速成为构建多智能体（MultiAgent）系统的首选方案。然而，LangGraph陡峭的学习曲线和频繁的文档变更，常常让开发者在“从0到1”的启动阶段望而却步。本文将为你解析AIAgent的核心框架ReAct与LangGraph，并介绍一个专为解决上述难题而生的模板项目langgraphupreact。它旨在帮助开发者，尤其是国内...Multi-AgentLangGraphAI AgentAI 智能体意图识别优化进阶指南
原创 精华在AI智能体开发中，自然语言理解（NLU）是决定用户体验的核心环节，而意图识别（IntentDetection）与槽位抽取（SlotFilling）则是NLU的两大支柱。意图识别负责精准判断用户语义目的，比如：区分“查询天气”和“预订餐厅”；槽位抽取则聚焦结构化关键信息，像从订餐需求中提取“菜品名称”“送餐地址”等必备参数。二者共同构成语义解析的完整链路，直接影响对话系统的交互质量。我们团队在过去一年中，主导了几十个AI智能体开...AI智能体自然语言理解提示词工程LangGraph + 多Agent系统实战：上下文工程才是智能协作的核心基建
原创随着大语言模型（LLMs）和多智能体系统（MultiAgentSystems,MAS）的快速发展，我们不再满足于单个“聪明”的AI，而是追求多个AI代理（Agent）之间的高效协作、动态推理与上下文感知。而这一切的核心，正是我们今天要探讨的主题——MultiAgent。ContextEngineering（多智能体上下文工程）什么是MultiAgentContextEngineering？ContextEngineering（上下文工程）是指通过设计、管理和优化上下文信息，使AI系统能够更准确地理解当...LangGraphAgent上下文工程智能协作谷歌首个nana-banana多模态RAG实战：彻底告别关键词搜索，让AI为电商游戏提效
原创 精华 社区头条最新的AI生图模型已经能做到惊人的效果。给它一句话，它就能生成逼真的图片。告诉它想怎么改，它就能精准编辑细节。速度还快得离谱。但对企业来说，光有个生图模型还不够。我之前碰到一个公司，他们想让用户上传照片后，从素材库选配饰和道具进行换装。另一家电商平台想给模特换装、换发型、换配饰，实现一次拍摄，反复使用。问题来了：这些公司都有海量的历史素材。服装、配饰、道具、背景，全是图片文件。怎么快速找到想要的...多模态RAGAI生图模型LangGraph × FastMCP 2.0 强强联合：轻松构建企业级AI工作流，效率翻倍！
原创LangGraph与FastMCP2.0（MCP2.0）的结合，主要有两种典型方式：客户端集成：将FastMCP服务器暴露的工具、提示与资源，作为LangGraph工作流中的可调用节点（最常见）。服务端封装：把已有的LangGraphAgent封装为FastMCP服务器，对外以标准协议提供能力（反向集成）。客户端集成MCP模拟服务用于本地测试与调试的MCP2.0模拟服务。以下示例基于FastMCP2.0编写。uvaddfastmcp示例代码最基础的算术工具：fromfastmcpimportFastMCPmcpF...LangGraphFastMCPMCP神经网络算法模型
神经网络作为人工智能领域的核心技术，其设计灵感源自人类大脑的神经元连接机制。通过模拟生物神经系统的信息处理方式，神经网络构建出能够自动从数据中学习模式的计算模型。从简单的感知机到复杂的深度学习架构，神经网络的发展彻底改变了计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等众多领域的技术格局。图片一、神经网络的核心架构：从单元到网络的演进1.神经元模型：基础计算单元单个神经元是神经网络的最小组成单元，其功能类似...神经网络算法技术极大似然估计与概率图模型
在数据驱动的时代，如何从海量信息中提取有价值的规律？统计建模提供了两大核心工具：极大似然估计（MLE）帮助我们根据数据推断模型参数，而概率图模型（PGM）则通过图形化语言描述变量间的复杂关系。一、极大似然估计：让数据“说话”的参数推断法1.核心逻辑：寻找最“合情合理”的参数想象你有一枚硬币，但不知道它正面朝上的概率p。你抛了10次，记录下结果（比如7次正面）。此时，你会自然认为“这枚硬币正面概率可能是0.7”...概率图模型参数优化正态分布在机器学习领域中的体现与实践
正态分布，又称高斯分布，是统计学和概率论中最重要的分布之一。它以对称的钟形曲线为特征，在自然界和社会科学中广泛存在。在机器学习领域，正态分布不仅是理论基础的重要组成部分，更在实际应用中发挥着关键作用。从数据预处理到模型假设，从特征工程到概率建模，正态分布的影子无处不在。理解正态分布在机器学习中的体现和实践，对于构建高效、稳健的模型至关重要。正态分布在机器学习中的理论基础体现中心极限定理的基石作...机器学习数据预处理深度学习“润滑油”：Batch Normalization如何解决训练难题？
你是否好奇为什么现在的网络能深达百层、千层，而早期的网络连十几层都难以训练？这一切的巨大转变，都离不开一篇2015年的神作——《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》。图片📑论文地址：https:arxiv.orgpdf1607.06450它被誉为深度学习的“润滑油”和“加速器”，是当今几乎所有主流模型的标配。今天，我们将来拆解这篇由Google大神SergeyIoffe和ChristianSzegedy提出的经...深度学习Google网络一文彻底读懂《Layer Normalization》的诞生、原理与深远影响
2015年，深度学习领域迎来了一个里程碑式的突破——BatchNormalization（BN）技术。这项技术通过标准化每一层的输入，有效地解决了内部协变量偏移（InternalCovariateShift）问题，让深度神经网络的训练变得更加稳定和快速。几乎一夜之间，BN成了深度学习模型的标配组件。图片然而，技术的进化从未停止。就在BN被广泛采纳后不久，研究者们逐渐发现了它的局限性：批量大小依赖症：BN的效果高度依赖批量大小（batchsize），当batc...神经网络无数模型TransformerNano Banana一战封神，我总结了10种官方不会告诉你的神级技巧
精华这两天，NanoBanana正式上线后，已经刷爆了我的所有社交媒体，而它，现在也成了AI绘图领域，口喷改图的当之无愧的版本真神。虽然我前几天写过一篇NanoBanana的人物一致性新王NanoBanana登基，AI图片编辑史诗级升级，但当时它还只能在lmarena上抽卡，不是很方便。而且我觉得，上次写的那篇，因为受制于Imarena的盲测属性，没法把NanoBanana的功力完全发挥出来。但是现在，无论是推特公众号还是小红书上，都有太多颠覆的...Nano BananaAIGoogle下一代 RAG 系统实战：用 LangGraph + Neo4j 打造智能体级 GraphRAG
在这篇文章中，我将介绍一个基于LangGraph构建的全面GraphRAG多智能体系统，它作为一个智能的食物助手。虽然我选择了膳食规划作为演示领域，但这个架构是一个多功能的框架，适用于需要复杂、多维度查询的结构化知识检索的众多行业。这个系统能处理三种关键领域的复杂场景：•根据饮食限制发现食谱•为特定食谱生成购物清单•在超市内映射商店产品的位置通过结合语义搜索（semanticsearch）进行模糊匹配和精确的Cypher查询进行结...RAG系统Neo4j手把手教你：用 Python + Ollama 轻松完成 LLM 微调
作为一名对AI和机器学习充满热情的人，我花了不少时间研究怎么让强大的语言模型更好地完成特定任务。今天，我想分享一份详细的指南，教你如何用Python微调LLM（大型语言模型），然后用Ollama这个工具在本地运行微调后的模型。这份指南基于我看到的一个实际操作教程，但我会加上详细的解释和例子，让它更全面、更适合新手。什么是LLM微调？想象一下，你请了个世界级大厨，他啥菜都会做，但还得学会你家的独门菜谱。你不用从头教...PythonOllamaHTML2025年AI Builder 工具箱：20个开源神器让你效率飙升
五年前，打造一个AI驱动的产品通常意味着选一个API，从你的应用里调用它，然后祈祷输出结果够好。现在？游戏规则变了。到了2025年，自主AI代理不再只是吐出文本——它们会推理、规划，还能执行现实世界的行动。不过，能力越强，复杂度越高。协调这些代理、给它们记忆、实现多模态理解、监控性能、让它们与网络互动，这些都需要合适的工具。这篇文章是你的一份精选指南，列出了20个对AI开发者来说最强大的开源工具——经过开发者...开源工具AI阿里最新模型真的猛！ 真肝实测：硬刚GPT5，技压DS、月暗，情商比GPT5高，但我发现了一个问题
原创 社区头条编辑｜云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）越来越有趣了！连续两天，中国队一天推出了一个万亿参数模型。昨天是Kimi的k20905，今天凌晨，则是阿里的Qwen3Maxpreview！图片小编从中午到现在，可以说是午饭都没吃就开始测评了。先说感受，测评下来，感觉：在硬刚GPT5方面，在一众国产模型中，Qwen3MaxPreview是做得最好的！可以说是迄今为止的No.1！图片在正式开启测评之前，还是要简单介绍下这款新模型，这款模型被阿里团...GPT5模型阿里AIGC重塑设计流程：从数据洞察到AI生成的完整工作流
社区头条人工智能生成内容（AIGC）的浪潮正以前所未有的深度和广度融入到各行各业。数据显示，2024年全球生成式AI市场规模已达到百亿级别，而更广泛的整体AI市场则持续向数千亿美元的规模扩张。在这场变革中，创意设计领域首当其冲，其底层的工作逻辑和价值范式正在被深刻重塑。一个核心的转变已经发生：我们正从传统的“人想图”模式，即依赖人类灵感从零开始创作，逐步迁移到“图选图”的新模式，即由人类进行策略指导和最终决策，AI...AIGC人机协同AI赋能生成式AI七牛云DeepSeek被曝年底推出AI智能体，下一代人机交互时代要来了？
原创 社区头条近日，据彭博社报道，DeepSeek正在开发具备更强大AIAgent能力的新模型，预计将在2025年年底正式推出。  据知情人士透露，DeepSeek的新模型仅需少量提示，就能帮助用户执行复杂操作，并且能够根据历史操作进行自我进化和学习。这意味着，AI将能够更自主地理解用户意图并完成多步骤任务，而不需要大量人工干预。 其实，DeepSeek在今年8月的更新中，DeepSeekV3.1版本已经展现出更强的Agent能力。官方公告提到，该模...人工智能DeepSeek算家云租算力，到算家云准确率达90%，用户却疯狂弃用，一遇问题转人工，AI客服竟比电话语音还糟！
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）上周，我和一位最近刚上线AIAgent的PM聊天。指标看上去非常亮眼：89%的准确率、毫秒级的响应、用户调研反馈积极。但实际情况却很打脸，上线没多久，用户纷纷弃用了。典型的场景就是，用户一旦遇到真正的问题，Agent就秒变菜鸡了。比如，当用户同时遇到账单争议和账号被锁时：“我们的Agent能完美处理常规请求，但面对复杂问题时，用户尝试一次不顺利，就立刻放弃转而找人工。”其...AIAgentPM 聊天系统梳理 Test-Time Compute 的主要实现路径
原创 社区头条编者按：AI真的在“思考”吗？当模型面对数学推理、代码生成或复杂决策时，它是如何一步步推演出答案的？如果你曾困惑于大模型在关键任务中表现不稳定、缺乏可解释性，甚至生成结果难以验证，那么你并不孤单。这些痛点不仅影响研发效率，更直接制约了AI在高风险场景中的落地可靠性。本文系统梳理了测试时计算（testtimecompute）的三大实现路径：N选1采样、多数投票及相关方法、思维链（ChainofThought）自我推理，到融合搜索算...AI测试时计算LLM
