趋近智
弥合 AI 理论与实践的鸿沟
我们为工程师提供构建和部署真实 AI 系统所需的实用指导。
ApX Machine Learning (趋近智) 旨在弥合理解机器学习概念与实际构建、配置和部署 AI 系统之间的差距。许多资源只讲理论, 而实际操作涉及硬件限制、环境搭建和针对特定任务的微调, 往往需要东拼西凑各种信息。本网站致力于提供更清晰的实践路径。
关于创始人
我是伟明, 创建了趋近智。我大学主修人工智能, 职业生涯大部分时间都在做软件工程师, 专注于生产系统的开发与维护。这段经历让我深刻体会到 AI 研究与实际落地之间的脱节。趋近智正是我希望在遇到这些挑战时能获得的实用指导。
你可以获得什么
清晰的 AI 实践路线
结构化指导涵盖从硬件选择、环境搭建到模型微调和应用部署的每一步。
可操作的学习资源
提供专注于“如何做”的课程和文章, 涵盖具体模型、硬件考量和性能对比等实用技巧。
工具与代码示例
获取助力常见 AI 开发任务的资源, 帮助工程师高效实现从概念到代码。
聚焦开发者需求
内容专为需要高效构建和运维 AI 系统的开发者、工程师和技术人员打造。
方法论
本网站专注于应用与理解。只有将概念应用到实际项目中, 学习才最有效。这里提供的指南和讲解, 聚焦于让 AI 模型真正运行起来所需的具体步骤, 包括系统需求、软件安装和不同配置下的模型运行。
所有课程和内容都经过精心准备和审核, 确保准确、实用并直接适用于 AI 工程师的实际任务。丰富的软件工程经验也决定了内容结构和主题选择, 优先解决开发和部署过程中常见的问题。
逐步实现指南
可直接使用的实用代码示例
基于真实基准测试的硬件推荐
常见部署难题的解决方案