大模型“驯化”指南：从人类偏好到专属AI，PPO与DPO谁是你的菜？
本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。
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）
黎跃春讲AI智能体运营工程师：构建与驾驭智能体系统的核心力量
在AI智能体浪潮席卷而来的今天，一个新兴的关键角色正变得至关重要——AI智能体运营工程师。本文将从资深专家黎跃春的视角出发，深入剖析这一角色的核心职责与技能栈，并系统性地拆解智能体系统的架构、工作原理与核心挑战。我们将探讨运营工程师如何作为“智能体系统的驾驭者”，通过监控、评估、调优与规模化部署，确保智能体从实验室原型稳定、高效地转化为实际生产力。无论您是AI开发者、技术决策者还是智能体爱好者，本文都将为您提供从理论到实践的清晰路线图。
黎跃春讲AI智能体运营工程师：如何构建与优化智能体系统
黎跃春深耕AI智能体领域，倡导运营工程师作为技术与业务的桥梁，构建涵盖感知、决策、执行与进化的智能系统。其提出的四步构建法及在客服、制造、金融等场景的实践，为企业数字化转型提供有力支撑，推动AI技术落地与人机协同进化。
复盘黎跃春实战案例：一个合格的 AI智能体运营工程师 需掌握哪些 Coze 工作流？
AI智能体运营工程师无需写代码，却需精通Coze平台的工作流编排。黎跃春强调“实战交付”：真正价值在于构建稳定运行的“数字员工”。新手常困于Bot答非所问，根源在于只用大模型、忽视工作流。要达企业级标准，必须掌握三大核心模式：RAG提升知识库准确率、API实现自动行动、多步推理拆解复杂任务。这才是从爱好者到工程师的分水岭。（238字）
智能体来了：行政文员如何应用 AI 进行批量公文处理深度指南
本文深入解析AI智能体在批量公文处理中的核心架构与企业落地路径，涵盖智能解析、合规审查、自动排版分发等全流程。结合LLM语义理解与RPA自动化，实现效率提升超85%，合规检出率达98%。适用于政府、企业数字化转型实践，提供可复用的技术方案与实施指南。（238字）
