52_领域模型：BioBERT与FinBERT
在大语言模型(LLM)快速发展的今天，通用模型如GPT-4、Claude 3和Gemini虽然在广泛任务上表现出色，但在专业领域如医疗、金融和法律等场景中，往往难以达到专业人员的期待精度。2025年的研究表明，领域特定的预训练模型在垂直领域任务中能够显著超越通用模型，为专业应用提供更可靠的支持。本文将深入剖析BioBERT、FinBERT等代表性领域模型的技术原理、训练方法、性能评估及实际应用案例，探讨垂直领域预训练的独特优势与未来发展趋势。
81_Few-Shot提示：少样本学习的技巧
在大型语言模型（LLM）时代，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放模型潜力的关键技能。其中，Few-Shot Prompting作为一种强大的技术，通过提供少量高质量的示例，显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年，随着模型规模和能力的持续增长，Few-Shot Prompting技术也在不断演进，从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。
84_负提示：控制hallucination
在大语言模型(LLM)应用的浪潮中，我们常常惊叹于这些模型展现出的强大能力——它们能够进行复杂推理、生成高质量内容、回答专业问题，甚至进行创意写作。然而，与此同时，LLM也面临着一个显著的挑战：幻觉(hallucination)问题。这些"胡言乱语"或"无中生有"的内容不仅可能误导用户，还可能在关键应用场景中造成严重后果。
27_依存解析详解：语法结构的精确表示
依存解析(Dependency Parsing, DP)是自然语言处理(NLP)中的核心技术之一，其目标是分析句子中词语之间的依存关系，构建句法树结构以表示句子的语法组织。这种解析方式通过标记词之间的有向弧来表示它们之间的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
《企业级知识图谱从0到1的开发实录》
本文记录装备制造企业借助AI工具协同构建知识图谱的全流程。项目初期因数据孤岛、跨领域融合难等困境，引入LayoutLM-3、Neo4j Copilot、雪浪工匠大模型三款工具，分别攻克非结构化数据提取、知识建模、决策能力深化难题。通过“数据提取-模型构建-价值转化”三阶段推进，结合“四维协作法则”明确人机分工与迭代闭环，最终实现数据检索耗时缩至3分钟、故障诊断准确率提至89%、年省成本近200万的成效。
AI营销新宠助力企业突围
AI浪潮下，企业如何借力新技术突围？OpenAI与立讯合作预示消费级AI设备爆发，AIGEO市场规模2024年将超180亿元。AI语义预检内容提升曝光效率，精准触达用户。63%网民用AI获取信息，AI搜索流量占比达42%。政策支持叠加技术进步，内容营销迎来智能变革。企业需重构策略，把握AI红利。欢迎交流咨询，共探增长新路径。
