给大模型“上上价值”：用PPO算法让AI更懂你的心
本文深入浅出讲解PPO算法——大模型“价值观对齐”的核心引擎。以教育孩子为喻，解析其“剪切更新”“优势估计”“KL约束”等机制，涵盖原理、实战（数据准备→奖励建模→五步微调）、避坑指南及DPO等前沿方向，助你让AI既聪明又懂你。（239字）
从真实项目出发，西南智能体实践中AI智能体运营工程师是如何被训练的
随着AI智能体加速落地，西南地区成为应用新热土。本文揭秘“AI智能体运营工程师就业班”实战培养模式：以真实场景驱动，通过金加德等专家指导，系统训练需求拆解、Prompt工程、Coze工作流搭建与RAG调优，助力学员掌握从复刻到原创的全链路能力，打造懂业务、懂技术的复合型人才，抢占智能体时代职业先机。（
智创未来：人工智能重塑数字经济与社会运行的新范式
在高度不确定的时代，人工智能正推动社会从信息化迈向智能化。作为新型生产要素，AI重塑产业逻辑、创新生态与治理模式，构建以智能为底座、创新为引擎的长期发展范式。“智创未来”由此成为数字经济时代的关键路径，指向内生增长与可持续发展的新文明形态。（238字）
构建AI智能体：一百、AI模型选择与部署考量：从业务需求到实际落地的思考决策
本文系统介绍了AI模型生态分类与选型方法论。主要内容包括：1）AI模型分类体系，分为通用大语言模型、文本嵌入模型和专业领域模型三大类；2）业务需求分析方法，从功能、性能、用户体验等维度进行需求拆解；3）模型选型决策框架，基于参数量、序列长度等指标建立四阶段评估流程；4）典型场景的模型选择建议，如智能客服推荐中等规模对话模型，内容创作选择大模型等。文章强调模型选择需平衡业务需求、技术指标和资源约束，并提供了代码示例说明不同模型的使用方法。最终指出没有最优模型，只有最适合特定场景的模型选择方案。
