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回复总数  347
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@litchinn 谢谢
2025 年 8 月 18 日
回复了 kxg3030 创建的主题 程序员 请教大模型微调相关的问题
借楼问问,微调( Fine-tuning )有啥入门的教程或者例子吗?想动手做一做。
2025 年 8 月 15 日
回复了 Kakarottoxxxx 创建的主题 职场话题 程序员将来会沦为专门给 AI 擦屁股的人吗?
如果项目管理的时候 review 机制是完善且有效的话
AI 输出的代码和人类手写的代码应该是同样有质量保证的
但实际有多少项目能做到对代码的逐行 review 就不好说了

如果项目管理的时候就是乱糟糟的一团
AI 和人工输出的代码一样都需要擦屁股
区别是擦屁股的难度
再进一步完美一点的话
可以租个美国的家庭宽带 ip 当落地
如果这样都能被封 那就算肉身在美国也会被封
2025 年 8 月 13 日
回复了 rcj6056 创建的主题 程序员 关于占座位小程序的问题请教
粗略估了一下 只算开发侧的话大概需要 8 个人日(包含小程序和后台管理端,API 的所有工作量)
再加上 2 个人日的管理和交流工作量的话
一共大概 10 个人日
另一块是微信认证,管局备案,代码审核,这块算 10 个工作日,可以和开发同步推进
保守估计从项目启动到初版上架最少需要两周时间

技术框架上小程序侧就是 uniapp 或者 taro
开发技术栈上 vue 或者 react 后台 API 的话 java 或者 python 都行
B 公司是制造业吗?
是的话就有价值,因为能进制造业熟悉 ERP 和 MES 之类的系统
以后在制造业比较强的城市跳槽就会有很多工作机会,因为厂里找人看重经验和能力,不看年龄和学历。
115 最近刚上了新版的微信小程序 几乎快把 app 的功能全搬上微信了
跑路应该不至于
2025 年 7 月 4 日
回复了 ypx5 创建的主题 宽带症候群 江苏电信家宽是对中国移动云盘限速了吗?
三大运营商互相跨网 QOS 这场闹剧什么时候才能结束?
还是说永远都是这样了
2025 年 6 月 19 日
回复了 xppgg 创建的主题 问与答 请教一下各位大佬,微信小程序审核的相关问题
@xppgg 这样啊,我知道了,谢谢楼主。
2025 年 6 月 19 日
回复了 xppgg 创建的主题 问与答 请教一下各位大佬,微信小程序审核的相关问题
最近也在做微信小程序,里面有个安全教育的模块要播视频
想问问楼主最后是咋解决这个审核问题的
如何理解用户需求
如何为用户提供多种方案实现需求
如何将用户需求转化为功能设计
如何组织 编排 不同的代码 function 通过更好的架构来实现功能设计

代码是工具
代码没有思想
你创造了代码
于是代码有了自己的思想
但 AI 没有创造代码
AI 在你的组织下创造了代码

你的组织力是核心竞争力吗?
也许吧
2025 年 4 月 29 日
回复了 Pursue9 创建的主题 Vue.js vue 怎么 5 个月不更新了
@visper AI 也是要用框架的
按实际工资算
但是比例是最低的 5%
哈哈哈哈 也是很无语
只要你的屏蔽人数够多 你就不会看见这种无意义的东西
2025 年 3 月 20 日
回复了 backlight 创建的主题 宽带症候群 江苏联通下行被限速
网线有问题是会降速到百兆的
之前家里电脑换了根网线 隔一段时间就降速到百兆
重启下电脑 又好了
最后把网线换了就没问题了
2025 年 3 月 11 日
回复了 matsuzora 创建的主题 职场话题 制造业/工业开发现在是什么情况
制造业 it 不看学历 只看工作年限和经验 年限越长 经验越丰富 工资越高
所以年龄越大越好
和互联网完全不一样呢
Ollama 模型直接下载并手动安装的项目
https://github.com/amirrezaDev1378/ollama-model-direct-download
2025 年 3 月 10 日
回复了 CyouYamato 创建的主题 程序员 现在培训班都开始教 cursor 了
"再往后, 企业只需要花个几千, 找几个刚毕业脑子还行的, 会打字就行了.甚至都不需要计算机相关专业, 是个人都能过来写"
楼主,你是认真的吗?真这样做的话和这个热贴 https://www.v2ex.com/t/1115826 闹出的笑话有什么区别?
2025 年 3 月 7 日
回复了 ccloving 创建的主题 问与答 打听一下,企业搞知识库一般都用什么做知识库?
另外的疑问
Dify 之类的知识库实现也是 RAG 吧?
难道是微调 Fine-Tuning ?
2025 年 3 月 7 日
回复了 ccloving 创建的主题 问与答 打听一下,企业搞知识库一般都用什么做知识库?
其实我很好奇
相比于 RAG ( Retrieval Augmented Generation )模式的
1.对文档使用 LLM 对数据进行解析,切片,清洗后放入向量数据库
2.检索读取用户问题时,通过使用 LLM 对用户输入进行分析,调用 api 查询向量数据库
3.检索结果输出答案时,通过 LLM 的 prompt 工程对向量数据库检索结果进行再整理

微调 Fine-Tuning
对已有模型使用自己的数据集对模型进行再训练,从而输出新的模型

这俩成本会差多少,假设 RAG 需要 60 个人日的成本,微调呢,600 ,6000 ?
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