如何对人脸识别模型进行增量预训练
增量预训练（Incremental Pre-training）是一种在已有预训练模型的基础上，使用新的数据继续训练模型的过程。 对于人脸识别模型，以下是详细的增量预训练步骤： 准备工作 import torch
from insightface.model_zoo import get_model
编写易于AI可理解的PRD
日期: 2026/2/5 领域: 产品方法论 核心摘要 核心挑战 AI缺乏常识判断力，只能按字面指令生成代码，这要求需求文档必须极度精确，不能依赖隐式逻辑。 关键原则 通过结构化、原子化需求，明确边界条件，并提供具体示例，可将AI代码生成的准确率提升至95%以上。 最终目标 编写AI友好型PRD并非
Claude 内部系统提示词-2025-05-06
专业的提示词可以很大程度上拉开 AI产品之间的差距，让我们看下ClaudeAI 是如何编写提示词的吧。 结构化的规则设计、内容安全与版权保护的强调声明、工具声明、用户体验的细节描述以及知识和能力边界。 <citation_instructions>If the assistant's respons
人工智能
未读
LLM 推理常见参数
1. 核心采样参数 top_k 类型 ：整数（默认：None） 作用 ：限定采样时仅考虑概率最高的前 k 个词。例如，若 top_k=50，则从概率最高的50个词中随机选择下一个词。 效果 ：减少极端低概率词的干扰，提升生成文本的合理性。 top_p
基于 MCP（模型上下文协议）的AI 应用客户端交互原理
流程图 会话启动：加载配置后，为每个 MCP Server 找到命令（如 npx 或自定义二进制），通过 stdio_client 建立底层通信，再创建并初始化 ClientSession。 工具发现：从各 Server 获取工具列表，封装为 Tool 对象，并通过 format_for_llm()
深入浅出智能体工作流（Agentic workflow）
著名 AI 学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了 AI Agent 的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）立即火爆全球，多个行业都在实践智能体工作流的应用，并推动了新的 Agentic AI 探索热潮。 吴恩达总结了 Agent 设计的四种模式: Reflection - 自
MCP通用架构核心原理与设计模式
引言：AI生态的“USB-C时刻” 在AI技术快速演进的背景下，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正成为重塑AI生态的核心技术。作为Anthropic于2024年提出的开放标准，MCP通过标准化接口解决了AI模型与外部系统的连接难题，其设计理念被类比为“AI界的
MCP 通用架构详解
1. MCP 客户端-服务器架构 客户端-服务器架构是一种常见的网络应用架构，简单来说，就像餐厅里的顾客（客户端）和服务员（服务器）的关系。顾客点餐，服务员把菜单（请求）送到厨房，厨房做好菜（响应），再由服务员端给顾客。
MCP 官方 SDK示例程序代码
直接读代码是最高效的学习方式。。。 import asyncio
import json
import logging
import os
import shutil
from contextlib import AsyncExitStack
from typing import Any
impo
