AI

作为一名深耕智能体开发的实践者，我逐渐意识到一个重要认知转变：智能体的核心不是提示词和工作流，而是问题定义力。 […]

在人工智能飞速发展的今天，我们面临着一个有趣的悖论：机器学习模型变得越来越强大，但同时也变得越来越神秘。就像那

在机器学习的世界里，有这样一个令人头疼的问题：我们总是渴望拥有大量标记好的数据来训练模型，但现实往往事与愿违。

想象一下，你正在学习开车。除了要掌握方向盘的操控，你还需要同时观察路况、识别交通标志、注意行人动向。这种&qu

当我们谈论机器学习时，大多数人想象的是那种需要先收集大量数据，然后花费数小时训练模型的传统方式。但是，有一类算

想象一下，你是一位医生，面对一个病人的检查结果。传统的诊断方法可能会告诉你："这个病人有80%的概率

当我第一次接触机器学习时，总以为模型本身就是全部的魔法。就像一个孩子拿到新玩具一样，急不可耐地想要看到神经网络

当我第一次踏入数据科学的世界时，有一个问题一直困扰着我：在浩如烟海的数据中，如何找到那些隐藏的"异类

想象一下，在一个普通的周五傍晚，沃尔玛的数据分析师正盯着屏幕上密密麻麻的数字发呆。突然，一个令人费解的发现让他

想象一下，你站在一座巨大的图书馆里，面前有数千本书籍，每本书都代表着一个特征维度。你需要从这个复杂的高维空间中

想象一下，你面前散落着一堆五颜六色的乐高积木，而你的任务是把相似的积木归类整理。这个看似简单的过程，正是机器学