企业官网建设流程全解析

有哪些网站可以做任务,台州企业做网站,wordpress模版 使用,免费建立自己的网站代码今年上半年#xff0c;最吊足胃口和期待的#xff0c;莫过于 Agent 工具#xff0c;饼画得都很大#xff1a;日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务#xff0c;现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。 大饼真的很诱人#xff0c;但仔细想想#xff1a;想要真的…今年上半年最吊足胃口和期待的莫过于 Agent 工具饼画得都很大日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。大饼真的很诱人但仔细想想想要真的做到那么有用需要的是某种与你我类似的思考、规划甚至还有能自己跟自己较劲、主动反思的能力。带着这个想法我们测试了最新的 MiniMax Agent 进行了一轮深度测试——不再满足于入门级的考察而是把它丢进了一些充满趣味和挑战、又不失真实的工作场景想看看它到底能聪明到什么程度。对 MiniMax Agent 的期待千言万语只有一点玩着玩着就把活儿干了。创意内容超越想象的视觉叙事MiniMax 本身就在多模态模型上积累深厚这样的优势对于想要出产创意型作品可谓是信手拈来。最近的 Labubu 简直火出天际刚好就来给 Labubu 搞个宣传计划——听起来很复杂这个 Agent 丝毫不慌先制定一套完整的宣传策略计划确定交付物清单再有序生成海报再按部就班地准备宣传海报。全程看下来MiniMax Agent 一边动脑思考一边调用合适的工具主打一个行云流水有条不紊。就交付的结果来说还真是不小的惊喜不仅视觉审美在线介绍文案也讲得清清楚楚主题海报画廊一套接一套别说MiniMax Agent 不只能做事居然还有点「品味」。类似的还可以继续用 Labubu 做主角让 MiniMax Agent 整一本 20 页图画书。短短十几分钟MiniMax Agent 就实现了画图 编故事 网页排版三步走。效果出人意料地出色角色形象一致性比较好每页图配文也不敷衍读起来有内容看起来不枯燥还支持网页端部署排版合理细节讲究。当然我更喜欢它将 Labubu 改成了小兔帽熊熊的昵称听起来软萌看起来也确实养眼图文兼备的情况下适合小朋友也适合大朋友。PPT 制作不止美观更会「雕花」这次更新中一大亮点是能做漂亮的 PPT——职场打工人的刚需。对于 MiniMax Agent 来说PPT 也是多模态的一种。看上去只是图片和文字但无论是排版、内容规划和组织都得有主题、有思路、有逻辑并且还要能自主补全内容。比如面向初中生设计一份物理讲解的 PPT或者面向投资者制作的商业报告简单来说要做好 PPT不仅是简单的信息查找更是对信息的筛选、去噪和跨领域关联的能力测试。成品的效果都很好看不禁让人好奇在制作的过程中MiniMax Agent 都做了些什么我们用市场调研类别的 PPT 做了一个测试这类 PPT 通常数据量大、信息密集正好可以看看它在理解数据、选择合适图表以及呈现效果方面的能力到底怎么样。首先它能准确地拆分任务按照「页面布局 图表类型 数据样式」三层结构来梳理内容页面规划很有一套。可视化的呈现不仅完整无遗漏地展示了关键数据点还根据不同的数据特点选用合适的可视化方式来展示。整个 PPT 的动画过渡也做得非常流畅把重点自然地突出出来连微调动画的工夫都省了。最后交付时除了要求的 PPT 文稿外还额外提供了 Web 和 PDF 文件以及 Markdown 文件。总体来看Minimax agent 在「理解-整合-推理-生成-表达」这一完整链条上的能力都很不错尤其是在非代码、偏文案和商业分析方面完全称得上「专业」两个字。音频到网站一站式智能内容工作流如果说图文都还不算进阶那更考验 agent 实力的场景出现了这个任务要求把上传过去的音频文件转换一遍格式然后转成逐字稿并且带时间戳。最后还要根据内容生成一个思维导图。拆开来看这些任务都没什么难度但合在一起完成才是难点所在。过去要么熟练掌握转格式工具或耗费时间寻找并尝试各种在线转换工具。而 MiniMax Agent 直接在内部完成了这一操作大大节省了我们寻找、安装和操作外部工具的精力。MiniMax Agent 在整个流程中展现出的高效与便捷非常值得一赞。最直观的感受便是格式转换的无缝衔接。从进程视窗里可以看到MiniMax Agent 在生成逐字稿方面的快速、准确。除了能把将音频内容转换为文本还能对音频内容有深层理解这些都体现在给出的思维导图里。思维导图不仅能清晰地梳理出音频的核心观点和逻辑脉络还能准确捕捉到内容的层次结构和关键信息点。这远超简单的关键词提取展现了 MiniMax Agent 将零散信息结构化、可视化的强大能力。虽然是我给下的需求但具体该怎么实现其实我心里也没数。倒是它自己主动给自己安排好了工作从安装依赖包到启动服务器自行完成了该做的工作一点不需要操心。UI 设计边学边用高效产出真正回到日常工作中一定会涉及的环节是调研了解-学习领悟-上手实践。这是人类最最基本的作业流程。毕竟没有调研就没有想法。那么想要成为一个优秀的 agent这个流程也必不可少——很复杂但是很必要。下面的案例中就是考察整个流程的实现研究 Apple iOS 26 的液态玻璃的设计风格制作一个类似的 UI。显然MiniMax Agent 也知道这是个相当复杂的任务给自己制定了一整个作业计划。接下来则是一步步的设计、部署和写代码。步骤很杂很多但它自己有条不紊地执行完全不需要人来操心——甚至还能想到要找「视觉冲击力强」的素材。最终交付出来的不仅有代码包还有一个网站来展示整个过程中调研获得的成果视觉化地展示不同维度的成果。甚至还专门留出了个交互体验的专区可以简单体验效果——完全超出了原有 prompt 本身的设定超额完成任务。原有的 prompt 其实非常简单对比最后交付的成果可以看到MiniMax Agent 不仅仅是有调研、深入的能力用代码完成任务的能力更加是对任务有「自己的理解」。深度研究不止是搜索更需要推理资料调研是基本功了难度不高但是个细致活——尤其是根据最新的新闻做调研信息获取要尽量延伸。从思维链的过程以及交付成果上来看Agent 在完成这份研究报告的表现远超预期不仅完成了结构化的信息整合还展示了自己的推理本领。在报告中MiniMax Agent 并不只是简单罗列数据而是能识别了市场规模「自上而下」与「自下而下」的巨大差异 并将其作为「重要的市场洞察」提出。显然简单的信息罗列称不上是真正的「深度研究」。Agent 需要识别数据背后的模式、趋势、因果关系并在这些基础上形成有价值的「洞察」和「核心观点」 ——这需要的是超越文本匹配的推理能力。左手模型右手 Agent MiniMax 让我看到了智能体未来的样子Agent 是今年 AI 最火的赛道之一大家都在谈论 Agent 的未来但真正让 Agent 从炫技演示和「五分钟热度」的玩具走向能改变生产力的工具其实寥寥无几。拥有自研模型的 MiniMax 推出了自己的 Agent 产品给我们展现出了不一样的打法。在测试后我们也对 Agent 有了新的理解决定 Agent 体验的不只是模型本身还更多体现在那些看不见的基础设施上。这里有个特别值得一提的细节——作为独立公司MiniMax 几乎是唯一一家能够提供完整全模态能力的厂商。MiniMax 语音模型 Speech-02-HD 位列 Artificial Analysis Speech Arena 榜单第一MiniMax 视频模型 Hailuo 02 位列 Artificial Analysis Video Arena 榜单第二Agent 大部分的能力都依赖于模型这个引擎「模型即 Agent」的趋势也越来越明显。在这一点上模型公司做 AI 应用的优势就体现得淋漓尽致了。由于直接掌控模型底层他们能更有效地优化调度逻辑、降低运行成本并构建数据飞轮来自主迭代。MiniMax 就是这样的典型代表——随着其自有模型能力的提升Agent 的运行成本不断优化性能也显著增强。今天 MiniMax 开源全球首个大规模混合架构的推理模型 MiniMax-M1原生支持 100 万 token 的输入长度和 8 万输出 token 的行业最长输出推理算力生成 10 万 token 只需要 DeepSeek R1 的 25%将推理模型的价格又打了下来。当其他创业公司还在为高昂的 token 成本发愁时MiniMax 已经能够通过提升自有模型比例来系统性地降低 Agent 运营成本这对用户能持续稳定地体验十分重要。这正是「Minimize EffortsMaximize Intelligence」的极致诠释简单来说就是用最小的努力换取最大的智能。MiniMax 这种「左手模型右手 Agent」的布局让他们能够在技术能力和用户价值之间找到最佳平衡点确实具备了在这场智能体竞赛中脱颖而出的条件。我们正身处一个前所未有的转折点AI 正从工具进化为拥有「大脑、感官、手脚」的复合智能体它为未来工作与生活开启了更新、更酷的想象空间。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】