沈陽做平板網(wǎng)站,線上兼職,wordpress站做app,怎么給自己網(wǎng)站做搜索框簡介 小米LLM團(tuán)隊(duì)發(fā)布的MiMo-V2-Flash模型采用MoE架構(gòu)#xff0c;總參數(shù)309B但激活參數(shù)僅15B。其核心技術(shù)包括混合滑動窗口注意力機(jī)制和輕量化多Token預(yù)測(MTP)#xff0c;實(shí)現(xiàn)2.7倍推理加速。模型通過三階段預(yù)訓(xùn)練和MOPD多老師在線蒸餾范式進(jìn)行后訓(xùn)練#xff0c;在SWE-Benc…簡介小米LLM團(tuán)隊(duì)發(fā)布的MiMo-V2-Flash模型采用MoE架構(gòu)總參數(shù)309B但激活參數(shù)僅15B。其核心技術(shù)包括混合滑動窗口注意力機(jī)制和輕量化多Token預(yù)測(MTP)實(shí)現(xiàn)2.7倍推理加速。模型通過三階段預(yù)訓(xùn)練和MOPD多老師在線蒸餾范式進(jìn)行后訓(xùn)練在SWE-Bench軟件工程榜單上登頂開源模型第一梯隊(duì)性能對標(biāo)Kimi-K2-Thinking和DeepSeek-V3.2-Thinking展示了高效大模型的新范式。在推理能力內(nèi)卷的下半場我們似乎習(xí)慣了“參數(shù)量越大模型越強(qiáng)”的邏輯。但就在剛剛小米 LLM 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了 MiMo-V2-Flash用一組震撼的數(shù)據(jù)打破了這一常識參數(shù)僅 1/3戰(zhàn)力卻對標(biāo) Kimi-K2 和 DeepSeek-V3 2.6 倍推理加速讓 LLM 真正擁有“閃電”般的響應(yīng)速度在 SWE-Bench 軟件工程榜單上更是直接問鼎開源模型第一梯隊(duì)。這個總參數(shù) 309B、激活參數(shù)僅 15B 的 MoE 模型是如何在極低成本下實(shí)現(xiàn)“跨級反殺”的小米的這份技術(shù)報(bào)告或許藏著大模型高效推理的下一代答案………………一、什么是MiMo-V2-FlashMiMo-V2-Flash 是小米 MiMo 團(tuán)隊(duì)發(fā)布的MoE開源大模型主打兩件事推理/Agent 能力要強(qiáng)同時(shí)推理要快、成本要低。它不是“把模型做小”而是通過 MoE 讓每次推理只激活少量參數(shù)從而在保持質(zhì)量的同時(shí)提升吞吐。。它代表著小米進(jìn)入競爭激烈的開放 LLM 領(lǐng)域的重要一步將自己定位為 DeepSeek V3.2 和 Claude Sonnet 4.5 等模型的高性能且高效的替代品。MiMo-V2-Flash 基于標(biāo)準(zhǔn)的 Transformer 架構(gòu)并深度集成了Sparse MoE稀疏專家混合設(shè)計(jì) 每個 MoE 層包含256 個專家推理時(shí)通過 Router 激活其中的8 個專家層內(nèi)不設(shè)共享專家全模型共 48 層 Transformer block。1.1 混合滑動窗口注意力機(jī)制為了突破長文本處理的算力瓶頸小米引入了混合注意力架構(gòu)在局部和全局感知之間取得了黃金平衡。5:1 黃金比例模型將 48 個 Block 分為 8 個混合組Hybrid Blocks每組由5 層滑動窗口注意力 (SWA)和1 層全局注意力 (GA)組成 。SWA (39 層)每層窗口大小僅為128 個 token極大降低了 KV-cache 存儲壓力 。GA (9 層)負(fù)責(zé)捕捉跨越全局的長程依賴關(guān)系。相比全全局注意力All GA模型這種架構(gòu)將 KV-cache 存儲和注意力計(jì)算開銷降低了約6 倍。其中注意力槽偏移在 softmax 中引入可學(xué)習(xí)的偏置項(xiàng)有效解決了小窗口 SWA 可能導(dǎo)致的性能退化確保在 256k 長度下仍有近乎 100% 的檢索成功率。為了驗(yàn)證架構(gòu)的有效性小米團(tuán)隊(duì)在32B Dense稠密模型上做了四組對照實(shí)驗(yàn)。方案 A傳統(tǒng)派 All GA全全局注意力——所有層都能看到所有信息。方案 B激進(jìn)派 Hybrid SWA128 窗口無 Sink Bias——精簡了但沒加補(bǔ)丁。方案 C改良派 - 最終選擇 Hybrid SWA128 窗口 Attention Sink Bias。方案 D保守派 Hybrid SWA512 窗口 Attention Sink Bias。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)Attention Sink Bias 是“救命稻草”當(dāng)窗口只有 128 時(shí)如果不加 Attention Sink Bias模型在 MMLU、BBH 等通用榜單上會出現(xiàn)明顯的性能退化。一旦加上這個“偏置項(xiàng)”性能不僅止跌甚至反超了全全局注意力的 Baseline。128 窗口竟然比 512 窗口更強(qiáng)這是整篇報(bào)告最有趣的發(fā)現(xiàn)。按照常理窗口越大512 128模型看到的局部信息越多應(yīng)該更強(qiáng)。但實(shí)驗(yàn)結(jié)論恰恰相反在長文本擴(kuò)展后128 窗口的模型在 GSM-Infinite、MRCR 等榜單上大幅超越了 512 窗口模型。在 AIME24/25、LiveCodeBench 等硬核邏輯題上128 窗口模型的平均分46.3也高于全全局模型42.4。為什么“小窗口”反而贏了呢小米團(tuán)隊(duì)給出了見解認(rèn)為原因有三個明確的分工邏輯 128 的極小窗口強(qiáng)制模型進(jìn)行“任務(wù)剝離”。SWA 層只負(fù)責(zé)處理鄰近的局部邏輯而跨度巨大的長程依賴則完全交給那 1/6 的全局層GA。這種清爽的分工比模糊的 512 窗口效率更高。更強(qiáng)的正則化 小窗口實(shí)際上起到了一種“約束”作用防止模型在訓(xùn)練中過度擬合那些虛假的、隨機(jī)的長程模式從而提高了泛化能力。推理的“減負(fù)” 128 窗口意味著 KV-Cache 極小這不僅是速度快更讓模型在推理長邏輯鏈Reasoning時(shí)更加專注。1.2 輕量化多 Token 預(yù)測(MTP)MiMo-V2-Flash 原生集成了MTP 模塊這不僅提升了訓(xùn)練質(zhì)量更成為其“閃電”速度的秘密 。1.2.1 為什么一定要做 MTP如果把大模型推理比作寫文章傳統(tǒng)模型是一個字一個字往外蹦而MTP多 Token 預(yù)測則是讓模型具備了“未卜先知”的能力一次吐出好幾個詞由主模型快速確認(rèn)。小米團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)了兩個核心價(jià)值突破“顯存墻”的推理加速 大模型推理慢本質(zhì)是因?yàn)椤白x取模型參數(shù)的時(shí)間”遠(yuǎn)超“計(jì)算時(shí)間”。MTP 通過生成多個“草稿 Token”讓主模型在一次計(jì)算中同時(shí)校驗(yàn)多個詞。由于主模型不需要為這些草稿加額外的 KV Cache 讀取計(jì)算效率直接拉滿。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL訓(xùn)練的“催化劑” 現(xiàn)在的 RL 訓(xùn)練最耗時(shí)的就是模型自己生成回答的過程。傳統(tǒng)的 RL 依賴超大批次來填滿 GPU 算力但 MTP 允許在小批次下也能通過并行預(yù)測填滿 GPU讓更穩(wěn)定的“在線策略”訓(xùn)練變得可行。而在生成快結(jié)束時(shí)有些長序列還在跑GPU 往往很閑。MTP 能讓這些“長尾任務(wù)”跑得更快不讓整個集群等幾個“慢學(xué)生”。1.2.2 極致輕量化的設(shè)計(jì)很多模型也做預(yù)測模塊但如果模塊太重預(yù)測本身就耗電耗時(shí)反而拖累速度。小米的Lightweight MTP設(shè)計(jì)非常精妙拒絕 MoE擁抱 Dense主模型是 MoE專家混合但 MTP 模塊采用小型、稠密Dense的 FFN 層。這保證了參數(shù)量極小僅 0.33B讀取速度極快。棄用全局注意力改用 SWAMTP 模塊不看全文只用滑動窗口注意力SWA。這樣 KV Cache 占用極低幾乎不增加推理負(fù)擔(dān)。從“1”到“K”的演進(jìn)只掛一個 MTP 頭不增加訓(xùn)練負(fù)擔(dān)?？寺〕?個頭-step聯(lián)合訓(xùn)練多步預(yù)測。這種設(shè)計(jì)兼顧了預(yù)訓(xùn)練的效率和推理時(shí)的多步預(yù)測能力。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】二、模型的預(yù)訓(xùn)練MiMo-V2-Flash 的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到了驚人的 27T不只是堆量團(tuán)隊(duì)刻意增加了“長程依賴”數(shù)據(jù)的比例除了普通代碼還加入了倉庫級代碼、PR、Issue 和提交歷史。這解釋了為什么它在后文的 Agent 任務(wù)中表現(xiàn)如此出色因?yàn)樗凇澳锾ダ铩本妥x過完整的項(xiàng)目邏輯而不只是零散的代碼片段。2.1 三階段進(jìn)化論MiMo-V2-Flash 的訓(xùn)練不是一蹴而就的而是分為三個“升級”階段第一階段筑基 (0-22T)在 32K 上下文下進(jìn)行全才教育建立強(qiáng)大的通用語言能力。第二階段強(qiáng)化學(xué)霸 (22-26T)大幅提升代碼比例并加入5% 的合成推理數(shù)據(jù)定向爆破邏輯推理和程序編寫能力。第三階段極限拉伸 (26-27T)將上下文直接從 32K 擴(kuò)展到256K訓(xùn)練模型在極端長文本下的“專注力”。在參數(shù)配置上小米給出了一組硬核數(shù)據(jù)。48 層 Transformer由 39 層 SWA局部和 9 層 GA全局組成每層 MoE 擁有256 個專家每次僅激活8 個。雖然總參數(shù) 309B但跑起來時(shí)只動用 15B 激活參數(shù)。這種“精銳部隊(duì)”模式是其低延遲、高性能的關(guān)鍵。2.2 評估結(jié)果在數(shù)學(xué)AIME和科學(xué)推理GPQA-Diamond任務(wù)中MiMo-V2-Flash 表現(xiàn)極為穩(wěn)健。在SWE-Bench上MiMo-V2-Flash 竟然超越了參數(shù)量是其三倍多的 Kimi-K2-Base。在 32K 到 256K 范圍內(nèi)檢索成功率接近100%。在極端壓力測試 GSM-Infinite 中隨著文本變長從 16K 到 128K性能幾乎不衰減。相比之下某些競爭對手在 64K 之后性能會出現(xiàn)斷崖式下跌證明了小米Hybrid SWA 架構(gòu)的優(yōu)越性。三、模型的后訓(xùn)練小米團(tuán)隊(duì)首先指出了當(dāng)前大模型微調(diào)的痛點(diǎn)能力不平衡。你想增強(qiáng)模型的代碼能力結(jié)果它的文學(xué)創(chuàng)作能力掉隊(duì)了想加強(qiáng)邏輯推理結(jié)果安全對齊出問題了。這種“顧此失彼”被報(bào)告稱為“蹺蹺板效應(yīng)”。MiMo-V2-Flash 引入MOPDMulti-Teacher On-Policy Distillation多老師在線蒸餾范式。它把訓(xùn)練分成了三個階段SFT打底用數(shù)百萬高質(zhì)量指令對進(jìn)行微調(diào)激活模型在預(yù)訓(xùn)練時(shí)學(xué)到的潛能。小米黑科技通過監(jiān)控 num-zeros梯度為零的參數(shù)數(shù)量判斷如果這個數(shù)增加說明模型負(fù)載不均如果減少說明模型在死記硬背過擬合。小米通過精調(diào) AdamW 的參數(shù)確保了 MoE 專家們各司其職。專家煉成訓(xùn)練一群“偏科老師”。比如有的老師專攻數(shù)學(xué)有的專攻 Agent 搜尋有的專攻安全讓每一個分身老師都在各自的領(lǐng)域達(dá)到天花板水平。多師在線蒸餾不是參數(shù)融合也不是離線學(xué)習(xí)。而是把SFT模型當(dāng)做學(xué)生模型讓其自己產(chǎn)生回答On-policy然后同時(shí)接受多個領(lǐng)域老師的“Token 級”監(jiān)督。結(jié)果表明學(xué)生模型在 AIME 數(shù)學(xué)、代碼等榜單上不僅保住了老師的最高水平甚至在某些項(xiàng)目上超越了最好的老師如 AIME 2025 達(dá)到 94.1 分3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的美學(xué)MiMo-V2-Flash 最大的特色是其Agent能力這得益于極其硬核的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境。3.1.1 非智能體強(qiáng)化這部分主要解決模型的“腦力”問題。通過在可驗(yàn)證領(lǐng)域數(shù)學(xué)、代碼建立了一套混合驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)用程序工具直接檢查答案對不對另外建立了一套基于Rubric評分細(xì)則的架構(gòu)。由高級別 LLM 充當(dāng)“裁判”對照詳細(xì)的準(zhǔn)則給出細(xì)顆粒度的獎勵信號確保模型在變聰明的同時(shí)三觀也要正。3.1.2 智能體強(qiáng)化非智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)專注于單回合推理和生成而智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型在交互式、多回合環(huán)境中運(yùn)行需要基于反饋的規(guī)劃、行動執(zhí)行和適應(yīng)。因此該技術(shù)沿著兩個關(guān)鍵維度擴(kuò)展代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境多樣性和計(jì)算資源。代碼智能體: 小米基于 GitHub 真實(shí) Issue 庫構(gòu)建了超過10 萬個代碼任務(wù)并搭建了一個由10,000 個 Kubernetes Pod組成的集群。模型不是在寫偽代碼而是在真實(shí)的 Docker 容器里運(yùn)行 Bash 命令、編輯文件、跑單元測試。通過只給模型提供了三個原子工具bash, str_replace, finish不預(yù)設(shè)任何工作流逼模型自己探索出解決問題的最優(yōu)路徑。Web 開發(fā)智能體網(wǎng)頁寫得好不好代碼通過了不算還得看長啥樣。模型生成的代碼會被 Playwright 渲染成視頻然后由多模態(tài)模型去“看”視頻打分。這樣可以極大地減少“視覺幻覺”代碼跑通了但頁面一團(tuán)糟的情況終端與搜索智能體基于 Stack Overflow 任務(wù)訓(xùn)練模型處理復(fù)雜的 Linux 命令和環(huán)境配置。并通過事實(shí)圖譜擴(kuò)展訓(xùn)練模型自主網(wǎng)頁搜索、信息檢索和事實(shí)核查。此外小米團(tuán)隊(duì)通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在多樣化的 Agent 環(huán)境如代碼、搜索、終端等中增加強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算量帶來的收益遠(yuǎn)超想象。在約120,000 個12萬真實(shí)環(huán)境中讓模型進(jìn)行在線采樣和更新,讓模型在 SFT 的基礎(chǔ)上在SWE-Bench軟件工程考試上實(shí)現(xiàn)了性能的二次飛躍。報(bào)告還指出大規(guī)模的代碼 Agent RL 訓(xùn)練不僅提升了修代碼的能力還產(chǎn)生了一種“泛化”效應(yīng)。雖然模型是在修 Bug但它的數(shù)學(xué)、通用代碼和邏輯推理能力也隨之大幅提升。這證明了 Agent 訓(xùn)練不僅僅是教模型用工具更是在開發(fā)模型通用的解決復(fù)雜問題的能力。3.2 性能評估在 AI 圈數(shù)據(jù)從不說謊。先說核心結(jié)論MiMo-V2-Flash性能全面對標(biāo)“Thinking”系列。在 MMLU-Pro、GPQA-Diamond、AIME 2025 等硬核推理榜單上它的表現(xiàn)與Kimi-K2-Thinking和DeepSeek-V3.2-Thinking旗鼓相當(dāng)。在開放式任務(wù)General Writing中性能直逼DeepSeek-V3.2-Thinking此外登頂開源 SWE-BenchSWE-Bench Verified 成績73.4%。這個分?jǐn)?shù)不僅領(lǐng)跑所有開源模型甚至已經(jīng)逼近了閉源巨頭GPT-5-High預(yù)覽版的水平。SWE-Bench Multilingual 成績71.7%。標(biāo)志著它成為了目前全球開源界解決真實(shí)軟件工程問題最強(qiáng)的模型。報(bào)告中還提到一個非常關(guān)鍵的對比點(diǎn)在長文本評測中MiMo-V2-Flash 的表現(xiàn)甚至超過了 Kimi-K2-Thinking。Kimi-K2 采用的是全全局注意力Full Global Attention而小米采用的是混合滑動窗口。這一事實(shí)證明針對長文本進(jìn)行“稀疏化”和“分工化”設(shè)計(jì)的架構(gòu)在處理長邏輯鏈任務(wù)時(shí)不僅更省資源性能上限也更高。在 BrowseComp搜索 agent 榜單中通過獨(dú)家的“上下文管理”技術(shù)得分從 45.4 飆升至58.3。在 τ -Bench 工具使用測試中它在電信95.3、零售79.5和航空66.0等領(lǐng)域展現(xiàn)了極高的任務(wù)成功率?？偟脕碚fMiMo-V2-Flash 用 73.4% 的 SWE-Bench 成績告訴我們小米不僅造出了一款大模型更訓(xùn)練出了一個能在 8 種語言下自主修 Bug 的‘頂級工程師’。在長文本領(lǐng)域它更是憑借 Hybrid SWA 架構(gòu)完成了對多倍參數(shù)規(guī)模模型的‘跨級超越’?！彼?、MTP 加速為什么 MiMo-V2-Flash 能快得像閃電因?yàn)樗恢豢恐髂X思考還帶了 3 個輕量化的‘預(yù)言家’MTP 層。在代碼編寫等任務(wù)中它能以 2.7 倍的驚人速度瘋狂輸出。小米團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)模型的**不確定性熵**越低MTP 預(yù)判就越準(zhǔn)提速就越快。Web 開發(fā)代碼結(jié)構(gòu)相對固定熵值低平均一次能預(yù)判 3.6 個詞。硬核邏輯題思考過程復(fù)雜不確定性高預(yù)判長度會縮短。在 16K 輸入和 1K 輸出的長文本場景下開啟 3 層 MTP 后,**主流批次Batch Size 64/96**下加速比穩(wěn)穩(wěn)超過2.5 倍。而在 Batch Size 96 且接受長度達(dá)到 3.8 時(shí)速度提升高達(dá)2.7 倍。而這種提速是 **“白嫖”**來的不需要更貴的顯卡只需要合理的軟件架構(gòu)優(yōu)化五、MiMo-V2-Flash 實(shí)操指南為了讓這尊 309B 的“巨獸”平穩(wěn)運(yùn)行我們提供了兩種配置建議最低硬件門檻針對 Q4 量化版本顯存 2x RTX 5060 Ti (16GB) 32GB VRAM內(nèi)存 128GB System RAM預(yù)期速度 約 8 tokens/秒推薦高性能配置算力 8x H100 或 A100 GPU實(shí)現(xiàn)完整 FP8 精度互聯(lián) 高帶寬互聯(lián)NVLink/InfiniBand量化建議Q3 / IQ3_XS 僅需 32GB 顯存即可運(yùn)行質(zhì)量損失極小。Q4 32GB 顯卡的壓軸表現(xiàn)可能需要進(jìn)一步優(yōu)化。FP8 完整模型需要160GB顯存。5.1 使用 SGLang 進(jìn)行安裝官方推薦SGLang 是目前運(yùn)行 MiMo-V2-Flash 最理想的引擎支持 MTP 加速。5.2 API 調(diào)用示例部署完成后你可以通過標(biāo)準(zhǔn)的 OpenAI 格式進(jìn)行調(diào)用。注意開啟enable_thinking即可激活模型的深度推理模式關(guān)鍵配置參數(shù)一覽特別提醒系統(tǒng)提示詞System Prompt至關(guān)重要官方測試表明在 Prompt 中包含身份聲明你是 MiMo和當(dāng)前日期信息能顯著提升模型在復(fù)雜邏輯任務(wù)中的表現(xiàn)。請務(wù)必在調(diào)用時(shí)附帶官方 System Prompt。五、AI大模型從0到精通全套學(xué)習(xí)大禮包我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長。只要你是真心想學(xué)AI大模型我這份資料就可以無償共享給你學(xué)習(xí)。大模型行業(yè)確實(shí)也需要更多的有志之士加入進(jìn)來我也真心希望幫助大家學(xué)好這門技術(shù)如果日后有什么學(xué)習(xí)上的問題歡迎找我交流有技術(shù)上面的問題我是很愿意去幫助大家的如果你也想通過學(xué)大模型技術(shù)去幫助就業(yè)和轉(zhuǎn)行可以掃描下方鏈接大模型重磅福利入門進(jìn)階全套104G學(xué)習(xí)資源包免費(fèi)分享01.從入門到精通的全套視頻教程包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)?02.AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學(xué)習(xí)路線?03.學(xué)習(xí)電子書籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書籍確實(shí)太多了這些是我精選出來的04.大模型面試題目詳解05.這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國際會議上發(fā)表了超過50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國和中國發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過動態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】