16:49DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 发布《构建多模态数据管道》教程,强调企业数据大多以文本、音频、图像和视频形式存在,但大部分未被利用。教程教授如何跨多模态格式处理和检索数据,释放企业数据的价值。该课程适合数据工程师和AI开发者,旨在解决企业数据利用率低的问题。AI产品多模态数据管道DeepLearning.AI推荐理由:企业数据中80%是非结构化的多模态数据,做数据工程或AI应用的团队可以直接用这套方法盘活沉睡数据,建议点开看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 多模态
12:33官方一手Moonshot AI: Kimi Blog(资讯)精选本篇教程以 Golang 为例,演示如何为 Kimi API 集成 Context Caching 功能。通过缓存对话上下文,可显著减少重复 API 调用次数,降低平均响应延迟。文章提供了完整的代码实现与配置说明,开发者可据此快速优化自己的 Kimi API 机器人。技巧Kimi APIContext CachingGolang推荐理由:Kimi API 加速实战原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi API