【学习笔记 · 第 1 篇】这是我自己学 WorkBuddy 的记录，后面还会一篇篇写下去。

CTRL海马2例顶叶1例，共2个供体，对应编号：16、29；AD海马10例，顶叶3例，共10个供体。

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作为开发者和职场从业者，我们日常总会面临多场景、多维度的工作需求：项目开发、文档整理、方案落地、日常办公等。很多人使用AI工具时，常遇到记忆混乱、任务杂乱、文件...

这是独一份的体验。WorkBuddy 内置了混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 五大国产大模型，你可以根据任务类型自由切换：

Hive 是啥？ 把 SQL 翻译成 MapReduce 程序的工具，适合海量数据的离线分析

一个 从零开始训练 的极简多层感知机（MLP）字符级语言模型，并附带了 OpenAI 兼容的 HTTP 接口，用于演示深度学习的基本流程。代码使用纯 NumPy...

在已有 Hadoop 集群基础上，新增 Hive 环境，实现用 SQL 操作 HDFS 数据。

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打通完整的大数据数仓链路：医院数据 → STG → ODS → DWD → DWS → PostgreSQL

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如果我们需要进行的是监督指令微调，建议选择带-Instruct后缀的模型，关于模型命名及后缀说明如下截图：

在检索增强生成（RAG）的世界里，大模型不再是孤立的知识孤岛，而是能够与外部世界实时互动的智能体。这种互动的基础，便是高效、精准地将海量异构数据转化为可供大模型...

大型语言模型（LLMs）以其卓越的文本生成、理解和推理能力，正在深刻改变我们与信息交互的方式。然而，LLMs并非没有局限。它们在面对特定领域知识、实时信息或需要...