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文章详细介绍了从零开始构建大语言模型的四个阶段：首先进行随机初始化，然后通过预训练让模型掌握语言基本规律，接着通过指令微调使其具备对话能力，最后利用偏好微调和推理微调进一步优化模型性能。这一完整流程使模型从初始的"胡言乱语"状态逐步进化为能够理解指令、生成高质量回答的智能系统，适用于各种实际应用场景。
运维工程师转型大模型的机遇与路径 随着AI技术的快速发展，掌握大模型技能的运维工程师薪资较传统岗位高出53%，转型势在必行。传统运维面临人力成本高、响应滞后和知识断层三大困境，而大模型带来人机协同、主动防御等革命性变革。运维工程师凭借系统架构洞察和故障排查等优势，可通过四阶段学习路径实现从"系统守护者"到"AI架构师"的跃迁。未来智能运维需求激增，复合型人才
《大模型系统学习指南》是一套由资深AI从业者整理的完整知识体系，涵盖Transformer基础、模型训练、微调、评估及优化等8大核心章节。内容包含理论详解与6大实战项目代码，配套面试题集，适合不同水平学习者。从NLP基础到分布式训练、应用开发（如RAG、Agent），系统讲解大模型核心技术，帮助读者掌握从入门到精通的完整路径。该资源融合行业最新技术（如LoRA、RLHF）和实战经验，是学习大模型的
本文提出一种创新方法，利用大语言模型（LLM）从文本中自动提取因果反馈模糊认知图谱（FCM）。通过三步指令（名词提取、精炼和边缘提取），LLM能识别关键概念和因果关系，构建动态系统模型并预测平衡状态。该方法在Kissinger文章案例中成功提取隐含系统行为，验证了其有效性。通过混合不同LLM输出可构建更鲁棒的因果模型，兼具自动化、可验证性等优势。该技术为政策分析、商业智能等领域的可解释AI提供了新
DeepSeek的OCR与mHC技术融合，标志着多模态大模型向信息动力学本质的回归。OCR通过压缩图像实现象形与语义统一，mHC则通过双随机矩阵约束确保信息处理守恒。这种融合创造了多模态物理一致性架构，将推动存算一体和光子芯片等硬件变革，有助于缩小机器与人类认知鸿沟，可能是通往AGI的重要路径。
摘要：研究发现推理模型在低温/贪心解码下容易陷入循环的根本原因在于训练阶段的系统性误差，而非随机性不足。主要机制包括风险规避（难学动作概率被摊薄）和时序相关误差（Transformer对错误具有自相关性）。实验表明，升温仅能暂时打断循环，无法纠正概率分布。解决方案应从训练阶段入手，包括数据增强、课程学习、架构改进和优化蒸馏策略等。研究还发现模型一旦进入循环会形成"自信飞轮"，进
本文为Java程序员提供了一条系统转型大模型领域的六阶段学习路线：1）巩固数学和Python基础；2）掌握机器学习与深度学习；3）学习NLP与大模型原理；4）通过项目实践积累经验；5）准备职业转型；6）持续跟进最新技术。同时提供七大学习模块和六种免费资源，帮助程序员从基础到实战全面掌握大模型技术。文章指出，大模型岗位缺口大、薪资高，通过4-6个月系统学习即可实现职业转型，并附赠全套AI学习资料包，
本文系统综述了大模型智能体记忆机制，提出了"形式-功能-动态"三维分类框架。从形式视角，将记忆划分为标记级、参数化和潜在记忆三种实现方式；从功能视角，细分为事实性、经验性和工作记忆三种类型；从动态视角，分析了记忆的形成、演化和检索过程。文章厘清了智能体记忆与相关概念的区别，探讨了前沿研究方向，并汇编了基准测试和框架资源。该框架为理解智能体记忆系统提供了结构化视角，对设计未来智能
30+程序员转行大模型领域的优势与路径 摘要：本文指出30+程序员转行大模型领域具备技术积累、跨领域知识等优势，并提供了系统学习路径：1）初阶应用（10天）：掌握提示工程等基础；2）高阶应用（30天）：构建RAG系统；3）模型训练（30天）：学习微调技术；4）商业闭环（20天）：部署与商业化应用。文章强调该领域人才缺口大（国内缺口47万），初级工程师平均薪资28K，并附赠包含58个案例的大厂内部手
为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并且是基于相关课程。使用课程为MIT的公开课。通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。知识一点点记录吧，最后应对考试，打下基础。
2026年的帷幕刚刚拉开，AI领域便迎来了颠覆性的技术海啸——DeepSeek的突破性进展犹如平地惊雷，瞬间重塑了IT从业者的职业竞争格局。头部科技企业已然率先布局：阿里云完成核心业务与Agent体系的深度融合，实现全链路AI赋能；字节跳动更将大模型开发能力直接纳入30%后端岗位的硬性任职要求；腾讯、京东、百度等巨头的招聘版图中，AI相关岗位占比已飙升至80%。如今的大模型，早已走出实验室的象牙塔
大模型热门岗位与学习指南 本文介绍了大模型领域的6大热门岗位，包括模型研发工程师、算法工程师、数据科学家等，详细说明各岗位的职责、技能要求及适合人群。同时提供系统学习大模型的方法，涵盖从基础到进阶的学习路线、视频教程、技术文档和面试资源，帮助读者抓住AI风口，提升职业竞争力。文章还附赠大厂实战案例、提示词模板库等学习资料，助力快速掌握大模型技术，实现高薪转型。 （字数：148）
神经网络诞生于20世纪40年代，取得重要突破的节点在20世纪70年代、20世纪80年代、21世纪初。20世纪70年代：Paul Werbos博士提出了影响深远的Back Propagation的神经网络学习算法，实际上找到了训练多层神经网络的方法。
《大模型知识手册：从入门到精通的系统学习指南》 这份大模型知识手册采用四阶递进式结构，帮助学习者系统掌握核心技术： 基础篇涵盖CNN、Transformer等核心模型原理 优化篇详解LoRA微调等关键技术 分布式篇解析多机训练方法 实战篇聚焦工业级微调应用 手册特色： 难度梯度合理（1-4星） 理论与实践结合 包含代码示例与案例 覆盖训练到部署全流程 适合希望系统学习大模型技术的开发者，配套提供A
程序员职业转型面临四大困境：路径依赖、薪资落差、技能断层和社会期望。文章剖析了程序员在行业变革中固守开发岗位的心理惯性，以及转行时面临收入骤降的残酷现实。同时指出AI大模型领域正创造大量高薪岗位，提供系统学习资源（包括教程、案例和面试题），强调掌握AI技术是突破职业瓶颈的关键。通过90天分阶段学习，程序员可完成从基础应用到高阶开发的转型，抓住AI浪潮中的职业机遇。
本文为程序员和小白提供大模型领域系统学习路径，涵盖四大方向选择（开发、应用开发、研究、工程化）、必备基础知识（Python、数学、机器学习）、核心技术（Transformer架构、预训练微调）、五个实战项目及开源资源推荐。强调"先定方向、再打基础、实战突破、持续迭代"的学习理念，并附职业发展建议和常见问题解答，助力读者平稳转行大模型赛道。
**智谱AI
本文探讨大语言模型（LLM）实现"觉醒"的三大关键能力：工具（Tool）、规划推理（Plan/Reason）和记忆（Memory）。Tool使LLM能够与外部世界交互，Plan赋予其深度推理能力，Memory解决无状态问题并支持持续学习。这三种能力相互增强，推动LLM从封闭静态的知识系统转变为开放动态的智能体，实现从"工具"到"存在"的本
本文为程序员提供系统化大模型转行指南，涵盖方向选择（开发、应用、研究、工程化）、基础构建（编程、数学、机器学习）、核心技术学习（Transformer架构、预训练微调）、实战项目（文本分类、问答系统等）、开源资源利用和职业发展建议。强调从应用开发入门，循序渐进，结合理论与实践，通过GitHub和CSDN打造个人品牌，实现职业转型与升级。
智谱华章2026年1月8日在港交所上市，融资41.7亿港元，成为全球首家AGI大模型上市公司。公司源于清华团队，构建了覆盖语言、代码、多模态的全栈模型矩阵，2024年推出GLM-4系列模型。采用MaaS模式服务全球12000家企业客户，成为中国最大独立大模型厂商。此次上市标志着国内大模型行业进入新阶段，行业竞争转向技术、商业化和生态的全方位比拼。
《与AI有效沟通的方法与实践》 本文通过"用大模型学习大模型"的案例，展示了如何通过逐步引导和反馈，让AI输出更符合需求的答案。核心方法是运用"乔哈里窗"模型扩大共识区，通过不断补充背景信息缩小AI盲区。文章强调"知之为知之"原则的重要性，建议对AI输出进行验证。作者分享了AI能力提升的复合框架：教育学+思维模型+AI技术+工具应用，并指
文章介绍了程序员转行到大模型开发的四个方向：NLP工程师、CV工程师、算法工程师和部署工程师，详述各方向优势与学习路线。文章指出大模型岗位需求旺盛、薪资高，并提供了完整学习资源包，包括系统学习路线、报告、书籍和实战案例，帮助程序员系统学习大模型技术，实现职业发展。
2025年大模型AI学习路线发布，分为4个阶段：初阶应用（10天）、高阶应用（30天）、模型训练（30天）和商业闭环（20天）。该路线从基础知识到实战应用，再到模型训练和商业部署，帮助学习者系统掌握大模型技术。配套资源包括书籍文档、视频教程、项目实战源码和面试题库。数据显示，国内大模型岗位缺口达47万，初级工程师平均月薪28K。学习完成后，学员可胜任AI岗位，实现职业转型。
《Java程序员转型大模型开发指南》为Java开发者提供AI时代职业转型路径，涵盖五大核心步骤：1）机器学习基础学习；2）掌握PyTorch/TensorFlow框架；3）编程能力提升；4）数学知识补充；5）项目实战。文章指出Java程序员在工程化思维和系统架构方面的优势，并详细分析AI大模型时代涌现的7大新兴岗位（如AI工程师、模型架构师等）。同时提供完整知识体系图谱，包含数学基础、深度学习框架
《从零构建大模型》是由AI专家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写的实用指南，采用PyTorch框架，通过"理论+实践"方式系统讲解大语言模型开发。全书7章内容涵盖LLM原理、数据处理、注意力机制、GPT构建、预训练、微调及RLHF等核心知识，特别强调可在笔记本电脑上完成所有实践操作。该书在GitHub获82.5k星标，Amazon评分4.7分，提供从入门到实战的完整学习路径，包括Trans
有段话特别戳中人心：国家担心的不是“AI让你失业”，而是“你的转型速度，跟不上AI的发展速度”。深以为然。对于普通人乃至程序员而言，想抓住AI时代的机遇，找准前行方向，读懂官方释放的趋势信号固然重要，但更关键的是——别只停留在“看懂”，更要落地到“行动”。如果你已经意识到AI的重要性，现在就是做好准备的最佳时机。这三点认知，想先和大家分享，希望能帮你少走弯路：第一，别心存侥幸，觉得“AI离自己的行
智谱AI成为全球首家以AGI基座模型为核心的上市公司，在港交所首日股价上涨13.17%，市值达580亿港元。作为"中国版OpenAI"，智谱坚持原创GLM技术路线，已服务12000家企业客户和4500万开发者。尽管面临高研发投入导致的持续亏损（2025年上半年亏损超17亿元），公司仍通过上市获得资金支持，计划推出新一代GLM-5模型继续探索AGI发展。智谱的上市为行业注入信心，
混合专家模型(MoE)通过负载均衡技术实现专家资源的合理分配。KeepTopK策略引入噪声打破专家垄断，强制选择Top-k专家；辅助损失函数通过变异系数(CV)量化专家使用差异，将其纳入优化目标；专家容量限制防止单个专家过载。Switch Transformer采用Top-1路由简化计算，视觉模型V-MoE将图像patch作为token分配专家。这些技术平衡了模型性能与计算效率，为解决大模型算力瓶
本文解析了AI智能体的核心架构，重点介绍了记忆系统在智能体发展中的关键作用。基于Lilian Weng的智能体架构模型，推荐了MemMachine开源记忆库，该库通过工作/持久/个性化三种内存类型，结合关系型数据库和图数据库构建智能记忆层，实现跨会话的上下文延续。文章详细说明了API和MCP两种接入方式，帮助开发者将普通聊天机器人升级为具有学习能力的个性化AI助手。MemMachine通过记忆系统
• RAG 从流程上来说很容易理解。• 使用 LangChain 可以很容易“组装”出 RAG 示例程序。
本文详细介绍了构建AI-Agent时面临的五大核心挑战及解决方案：推理与决策管理需采用结构化提示方法；多步骤流程需实现健壮的状态管理系统；工具集成需为每个工具创建精确定义；幻觉控制需构建严格验证系统；大规模性能管理需实现错误处理和重试机制。同时提供了从基础理论到实战应用的大模型学习路径，帮助不同背景的学习者掌握AI-Agent开发技能，应对实际应用中的各种挑战。
文章详细介绍了大模型入门的四大方向(数据、平台、应用、部署)及适合人群，新人常见误区，以及从认知期到项目打磨的三阶段学习路线。强调大模型不仅需要算法调优，更需要工程落地能力，建议新手根据自身背景选择适合的切入点，通过实战项目积累经验，实现从零到就业的转型。
文章详述大模型领域的高薪前景与零基础转行路径，基于人才缺口500万的市场现状，提出四阶段学习路线：认知建立、核心技术掌握、实战项目构建与求职准备。同时警示五大学习误区，推荐学习资源与职业发展路径。强调技术民主化降低了门槛，通过系统学习和项目实践，零基础者可在8-12个月内成功转型，年薪可达30-55万。
本文详细介绍了AI Agent的概念、核心组件和应用场景，重点阐述了前端AI Agent所需的知识体系与能力要求，并提供了从基础到进阶的五阶段学习路线图。同时，文章讨论了学习大模型的重要性和机遇，分享了系统性的学习资料，包括理论讲解、实战项目、行业报告和面试指南等，旨在帮助开发者从零开始掌握AI Agent技术，抓住AI大模型的发展机遇。
文章以通俗易懂的方式解析AI大模型三大核心术语：AGI(通用人工智能)具备人类水平的认知能力，RAG(检索增强生成)通过外部知识库提升模型准确性，AIGC(人工智能生成内容)利用AI自动创作多样化内容。这些技术正广泛应用于医疗、金融、政务等领域，学习大模型技术是抓住AI时代风口的重要途径，适合小白及程序员入门学习。---
文章指出2025年是大模型从"会聊天"到"能干活"的关键转变期，Agent的核心能力在于任务拆解而非简单回答。文章详细介绍了规划、分而治之、思维链、自我反思和多Agent协作五大拆解策略，提供了Python代码示例演示任务拆解与执行流程，并强调构建工具接口、使用框架封装、加入校验机制和Memory对Agent落地的重要性。掌握任务拆解是构建真正具备执行力的智能体的基础。
阿里巴巴开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker两款多模态模型，填补了多模态RAG在向量检索和重排序环节的空白。这两款模型基于Qwen3-VL基础模型，支持文本、图像、视频等多种模态输入，在多项基准测试中达到SOTA水平，其中8B版本在MMEB-V2榜单以77.8分夺冠。模型支持30多种语言、自定义指令和向量维度调整，采用Apache 2.0许可证完全免费商用。
摘要： DeepSeekMine V2.4.0 发布，推出本地文件自动学习与智能问答功能。用户可绑定文件夹实现实时监控与断点续传，AI 自动分析文件并生成图文回答，支持外文文献翻译（38种语言）、深度研究模式及四大专业领域优化（通用/法律/医学/科研）。新增思考链可视化、知识库一键导入导出及高速API配置，提升效率与透明度。支持Windows（Mac版即将推出），开箱即用，适用于医生、律师、科研等
网络安全行业正面临法规驱动、预算有限和AI冲击三大挑战。从业者有三条出路：成为技术架构师、拥抱AI提升效率、转向合规工作。建议尽早转型，顺应行业变化，避免被市场淘汰。三条路都不易，但比原地等待强。一个做了8年渗透测试的朋友，上周找我聊天，开口第一句话是：“我准备转行了。原因很简单：他所在的安全公司菜员30%，剩下的人要干之前1.5倍的活，薪水还降了20%。更要命的是，甲方客户开始用AI工具做初步漏
文章揭示网络安全行业虽火热但竞争激烈，缺的是实战人才而非理论小白。作者分享转行5年、月薪2万+的经验，强调实战能力的重要性，并推荐Hacksplaining、Try Hack Me等实战网站及YouTube学习频道。核心忠告：网络安全不靠背书，靠实战，找对资源踏实练习才能在行业立足。。我普通本科出身，转行网安5年，如今月薪2万+，朝十晚七、周末双休，偶尔加班也能接受。真心劝一句：别跟风入行，没实战
本文提出了一种基于Splunk MCP服务器与LangChain/LangGraph框架构建SOC分析智能体的创新方案。该方案通过自然语言交互实现SPL查询自动生成与执行，解决了安全分析师学习周期长、工作流割裂等痛点。系统采用模块化架构，包含需求解析、SPL生成、查询执行、威胁分析和报告生成五个核心环节，支持人机协同审批机制。实验表明，该方法能有效提升安全运营效率，使分析师专注于战略决策。文章还分
《Agent Quality》提出AI智能体质量评估新框架，强调传统方法已无法应对非确定性智能体的挑战。文章从有效性、效率、鲁棒性和安全合规四个维度构建评估体系，采用"由外及内"的分层评估方法，结合自动化指标、LLM评估和人机协同验证。通过日志、链路追踪和评估指标实现智能体可观测性，建立持续改进的质量飞轮机制。核心原则包括将评估融入架构设计、关注完整执行轨迹而非单一结果，以及保
AI学习人类 其实是AI在学习特征无监督学习的核心意义在于摆脱对人工标注数据的依赖，让模型从海量无标签数据中自主发现隐藏结构与模式，降低数据使用门槛、拓展 AI 的应用边界，同时为探索通用人工智能提供关键路径。
未来三年，不懂LLM的程序员将面临降维打击。”腾讯混元实验室负责人的这句预判，在技术圈引发了持续至今的热议。而2026年的职场现实，正不断为这句论断提供新的注脚：传统CRUD岗位因AI代码生成工具的普及持续萎缩，不少基础开发岗面临优化风险；反观一批30+资深程序员，却凭借大模型相关技能实现薪资暴涨70%，成功跃升为团队核心技术骨干，成为技术迭代浪潮中的“弄潮儿”。如今，全球大模型产业规模持续扩大，
文章系统介绍了语言嵌入模型（包括度量学习、BERT NSP和Sentence-BERT）、向量数据库技术（如KD-Tree、LSH、IVF和HNSW算法）以及检索增强生成（RAG）的基本概念和实现流程。通过详细讲解从文本嵌入到向量检索，再到大模型生成增强的全过程，帮助读者理解如何构建高效的RAG系统，提升大模型的知识准确性和回答可靠性。
文章解析了大模型与人类协作的三种演进模式：Embedding（人类为主，AI辅助提供参考）、Copilot（人机协同，共同完成任务）和Agent（AI自主执行，人类仅需设定目标）。这三种模式体现了人类从"亲自干活"到"指挥AI干活"的解放过程。作者建议初学者从Copilot模式入手，不必追求一步到位，同时应培养AI难以替代的核心能力。未来将是三种模式灵活运用的时代，AI是工具而非目标。
154万年薪，只是大模型应用开发工程师价值的冰山一角。它的背后，是一场正在重塑全球产业格局的技术浪潮。对程序员而言，这不仅是薪资的飞跃，更是职业定位的本质跃升——从单纯的代码“实现者”，转变为智能的“塑造者”和业务的“赋能者”。未来五年，随着大模型向更多垂直领域渗透（如工业制造、精准医疗、智能驾驶），这一岗位的需求将持续爆发，薪资天花板仍有巨大上升空间。行业里常说：“时代抛弃你时，连一声再见都不会
多Agent协作（不同Agent负责不同任务）多模型融合（根据场景切换不同大模型）多任务并行处理可扩展的工具生态（支持用户自定义工具）AI前端的本质，是开发一个“由状态驱动的系统级UI”。聊天框只是这个系统的一个交互入口，真正的核心是背后复杂的状态管理、流程调度和用户体验优化。
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