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教育系统网站cms,画品展现手机网站,百度搜索引擎入口官网,营口网站开发你是否经历过这样的场景#xff1a;为了做一份竞品分析#xff0c;需要从 10 个网站复制公司信息#xff0c;手动粘贴到 Excel#xff0c;结果格式乱七八糟#xff0c;数据还要反复校对……光是整理数据就花了半天时间。 周末刚好刷到了 Firecrawl 新推出了一个 Data Age…你是否经历过这样的场景为了做一份竞品分析需要从 10 个网站复制公司信息手动粘贴到 Excel结果格式乱七八糟数据还要反复校对……光是整理数据就花了半天时间。周末刚好刷到了 Firecrawl 新推出了一个 Data Agent 的功能目标就是解决这个痛点你只需要一句话描述需求它就能自动帮你完成数据收集。注Firecrawl 是一个专注于数据爬虫的 API 服务商很多开发者在用比如官方演示视频里只用一句话就获取了 YC 2024 所有创始人的数据听起来还挺牛的对吧不过我向来都不信这类演示视频的通常还得自己实测看看。今天有点时间于是玩了下没想到还挺超出预期的 —— 我意识到这可能是下一个颠覆 Excel 的“基建级别”创新。下面是我实测的过程。实测 1读取 OpenAI Token 消耗大户名单并做个可交互网页之前 OpenAI 开发者大会公开了前 30 消耗的公司名单是一张图片。我们试试看让 Firecrawl 直接读看看。我先输入了一个需求它直接帮我转成了一个专业的 Prompt确认完数据格式后就开始吭哧吭哧地爬数据了中间可以看到这个 JSON 的内容在不断被丰富。可以看到它后台其实跑了一个 Agent类似 Manus 等工具开始爬取各种网页执行代码并验证数据格式。大概 5 分钟后执行完成我们就获得了一个完整的 JSON。下一步就是见证奇迹的时刻我们把 JSON 复制下贴到 AI Studio直接要求它基于数据做个好看的可视化页面方便呈现各个公司的信息。很快就出来了数字、Logo、分类啥的都很全面。做过类似工作的都知道光是上面那些 Logo找起来就得花半天。实测 2获取今年各家模型在编程上的评分并做个可视化对比数据拿到了同样的方式我们再做个网页看看。这次我们要求做成一个类似抖音上常见的那种呈现各个国家或地区 GDP 变化的动态柱状图。放到 AI Studio 跑起来效果出来了还自己做了各种倍速播放选择很贴心。可以看出到了 12 月美国的几家公司都在冲年终绩效啊全都拿出了看家本领目前也是闭源模型全面领先。接下来就期待国内的 DeepSeek、Qwen 加油赶上了。结语Firecrawl 的定位并不直接面向用户而是想做开发者的“AI 基建水电煤”。我之前写过一些爬虫类小应用也都用的它非常方便。如果你在做和数据收集相关的 Agent一定不要错过这个能力。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】