发简信
IP属地：上海
-
LLM2Vec: 解锁大语言模型的隐藏能力
LLM2Vec：重新定义大语言模型在自然语言处理中的应用 一种名为 ** LLM2Vec ** 的新方法正在改变我们对大语言模型（LLMs）在...
-
闭着眼睛写代码是一种什么样的体验？
钟科：被黑暗卡住的开发梦 提起视障群体的就业，绝大部分人可能只能想到盲人按摩。但你知道吗？视障人士也能写代码。 钟科，一个曾经“被黑暗困住”的人...
-
文档解析技术加速大模型训练与应用路演直播
在数字化浪潮中，文档解析技术正成为大模型发展的关键力量。为了帮助大家深入了解这一技术，并探索其在大模型训练与应用中的重要作用。 12月5日15:...
-
LightRAG - 更快更便宜的GraphRAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提升大型语言模型（LLMs）能力的重要方法之一，通...
-
软件架构五大模式详解
本文包含软件架构的重要性、定义及其常见模式，架构对系统成功的影响，五种主要的架构模式及其最佳应用场景，评估优秀架构的关键质量属性。 关注Tech...
-
LlamaCoder：一款基于Llama 3.1 405B的全新开源AI编程助手
关注TechLead，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专...
-
【论文速读】字节跳动音乐生成模型 Seed-Music
论文速读：https://arxiv.org/pdf/2409.09214[https://arxiv.org/pdf/2409.09214] ...
-
使用Ollama部署本地LLM：构建AI REST API的简易指南
关注TechLead，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专...
-
强化学习详解：理论基础与核心算法解析
本文详细介绍了强化学习的基础知识和基本算法，包括动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习，解析了其核心概念、算法步骤及实现细节。 关注作者，复旦AI...
个人介绍
TeahLead_KrisChang，10+年的互联网和人工智能从业经验，10年+技术团队和业务团队管理经验，同济软件工程本科，复旦工程管理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收AI产品业务负责人。丰富的传统软件工程、互联网软件工程、人工智能软件工程经验和心得，擅长将复杂结构业务软件服务落地、底层技术架构、工程管理、多元角色业务团队建设、英文无障碍沟通。主流全栈技术均有涉猎，擅长Python/Go和Linux/Windows，致力于设计和实现最适合业务发展的软件工程最佳实践。