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这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供
随着人工智能和大语言模型 (LLM) 技术的快速发展，检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已成为构建智能应用的重要技术手段。然而，传统的 RAG 实现往往往往缺乏灵活性和可控性，难以应对复杂业务场景的需求。LangGraph 作为一个新兴的工作流编排框架，为我们提供了强大的状态管理和复杂流程控制能力。它允许开发者构建具有循环、条件分支和持久化状
知识管理4.0时代：AI与知识图谱重构企业决策体系 随着企业数字化转型深入，知识管理正从辅助功能升级为核心竞争力。本文探讨了大模型与知识图谱融合如何推动知识管理4.0变革：1）理论层面提出智能增强循环新框架；2）技术架构实现RAG与图谱查询的深度整合；3）通过制造业和金融业案例展示了决策副驾的实际价值；4）规划了四阶段实施路径及组织变革方案。
摘要：AgentRun Browser Sandbox 为智能体提供云原生无头浏览器沙箱服务，支持通过 Chrome DevTools Protocol 远程控制浏览器实例。该服务具有无头浏览器能力、实时可视化、安全隔离和 Serverless 架构等核心特性，适用于AI Agent赋能、自动化测试、数据采集等场景。通过AgentRun SDK可快速集成到LangChain等框架，实现浏览器自动化
GraphRAG是将知识图谱融入RAG系统的新方法，通过显式语义关系和图结构优势，有效解决传统RAG在关系理解、上下文完整性、检索噪音和推理能力等方面的局限。提供更精确上下文和更强推理能力，特别是在多跳和事实性要求高的场景表现出色，尽管面临知识图谱构建维护、性能和成本等挑战，仍是AI检索增强技术的重要发展方向。
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了
摘要 NVIDIA在CES 2026展示了从芯片到系统的全方位AI战略升级。核心是Rubin平台，包含Vera CPU、Rubin GPU等6个关键组件，实现端到端协同设计，使推理成本降低10倍，训练效率提升4倍。重点布局AI基础设施，包括KV-cache存储平台和机架级系统NVL72，强调可靠性与能效。同时推出开源模型组合和机器人开发平台，并扩展自动驾驶DRIVE Hyperion生态。通过DG
2025 年以来，AI 领域彻底 “火了”：新发岗位量同比暴涨 10 倍，仅 7 月单月增幅就超 10 倍；与此同时，简历投递量也同步增长 11 倍。但看似 “供需平衡” 的背后，人才供需比已从 2024 年的 1.00（人岗平衡）升至 1.11，意味着 “1.11 个求职者抢 1 个岗位”，部分核心岗位竞争更激烈。
站在2025年的科技风口，大模型已不再是实验室中的前沿概念，而是渗透到社会生产生活各领域的“基础设施”。无论是电商平台的智能推荐、医疗机构的病理分析辅助，还是影视行业的剧本创意生成，大模型正以惊人的速度重构产业逻辑，成为驱动数字经济发展的核心引擎。对于职场人、创业者或高校学子而言，掌握大模型技术不仅是抓住时代机遇的“敲门砖”，更是实现职业突破与价值升级的关键能力。
本文深入剖析了四种主流智能体框架AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph的设计理念与实战应用。从对话驱动协作到工程化多智能体平台，从角色扮演自主协作到图结构工作流，文章揭示了"涌现式协作"与"显式控制"的设计权衡，强调了工程化在智能体系统中的重要性。通过对比分析各框架的优势与局限性，为开发者提供了针对性的技术选型建议，助力构建可靠、可扩展的智能体应用。
Qwen模型监督微调(SFT)企业实践指南 本文系统介绍了阿里Qwen系列大模型的微调方法。Qwen2.5/3系列覆盖7B-235B参数规模，其中32B模型性价比最优。企业级SFT建议： 模型选型：14B-32B模型配合万级数据即可满足多数场景，代码/数学任务推荐专用版本 数据准备：需严格质量检查，推荐Alpaca/ShareGPT格式 微调技术：优先采用LoRA/QLoRA方案，单卡可微调7B模
RAG（检索增强生成）技术通过"检索-整合-生成"三步骤，让AI在回答前先查询外部知识库，有效解决大模型"幻觉"和知识过时问题。该技术无需重新训练模型，只需更新知识库即可获取最新信息，已广泛应用于智能客服、医疗诊断等领域，是兼顾准确性与成本效益的实用方案。
在AI原生应用开发的世界里，知识图谱就像是一个超级大宝藏。我们的目的就是要深入挖掘这个宝藏，了解其中七大核心算法的奥秘。通过这篇文章，我们会详细介绍这些算法的原理、如何操作以及它们在实际中的应用。范围涵盖了从基础概念到实战案例，希望能让大家对知识图谱的核心算法有全面的认识。接下来，我们会先介绍一些相关的术语，然后用有趣的故事引出核心概念，解释这些概念以及它们之间的关系，给出原理示意图和流程图。接着
当大模型可以生成代码、撰写文案甚至设计UI时，真正稀缺的，是能够定义知识边界、构建可信逻辑、连接数据与决策的工程师。知识图谱正是这样一张“认知之网”——它不取代程序员，而是赋予你驾驭复杂信息、赋能智能系统的更高维度能力。在百万人才缺口的窗口期，率先掌握知识图谱的程序员，将不再是被动执行需求的“码农”，而是企业智能化转型中不可或缺的“知识架构师”。这，才是真正的求职硬通货。
本文详细介绍了如何利用LlamaCloud和Neo4j等工具，将复杂的法律文档转换为结构化知识图谱，以提升RAG系统性能。通过文档解析、分类、信息提取和图谱构建四个关键步骤，实现了法律文档的智能化处理，解决了传统向量搜索无法捕捉复杂关系的局限性。这一方法特别适用于法律领域，为法律信息的检索和分析提供了全新路径，对法律专业人士具有实用价值。
Google《Context Engineering: Sessions & Memory》白皮书解读 摘要：本文解析Google最新发布的上下文工程白皮书，重点探讨构建智能Agent的两大核心要素——会话(Sessions)与记忆(Memory)。通过精读与结构化整理，形成了一套简明PPT指南，系统阐述了如何利用上下文工程打造更智能、个性化且持续学习的AI Agent。内容涵盖理论框架与
AI技术栈核心三件套：Agentic Memory、RAG与知识图谱 本文系统阐述了构建下一代智能系统的三大关键技术：Agentic Memory为AI代理提供长期记忆能力，RAG通过外部检索增强生成内容的事实性，知识图谱提供结构化知识表达。三者协同工作，使AI系统具备持久记忆、实时知识更新和复杂推理能力，已成为开发高质量AI应用的必备技术组合。文章详细分析了各项技术的原理、工作机制和应用场景，并
MCP (Model Context Protocol) 是一个开源标准和框架，由Anthropic 在2024年11月份提出，旨在连接 AI 应用程序与外部系统。它为 AI 助手提供了一种标准化的方式，使其能够无缝地与外部数据源（如内容管理系统、数据库、企业应用程序等）和各种工具进行集成。获取实时或领域特定的上下文信息，超越其训练数据的限制。执行外部操作，例如搜索网页、查询数据库、发送邮件等。1
文章详解如何用Java+Redis构建企业级私有知识库(RAG)，解决AI幻觉问题。通过不到150行代码，实现文档摄入、检索和生成三个核心环节，利用Redis Vector作为向量数据库，结合LangChain4j框架，实现高效的企业级私有知识库。文章包含技术选型理由、代码实现细节及企业级落地避坑指南，让DeepSeek等AI模型能够基于企业私有数据提供精准回答。
2025年科技行业传统岗位大规模裁员，同时AI岗位需求暴涨10倍，但AI人才供需比仅0.5，市场严重缺乏实战AI人才。世界经济论坛预测AI将创造9700万个新工作岗位。文章推荐了一系列高质量AI培训课程，涵盖大模型应用、科研AI赋能、Python机器学习等内容，帮助科研人员和程序员提升AI能力，抓住AI时代机遇。
凌晨的互联网大厂办公楼里，AI人才招聘组的灯光依旧明亮，HR们正为敲定一位大模型算法博士的Offer反复核算薪资包；与此同时，一位非技术背景的市场专员，凭借熟练运用大模型工具优化营销方案，将工作效率提升3倍，成功转型AI运营岗位——这不是虚构的剧情，而是2026年技术就业市场的真实写照。随着大模型技术从实验室走向产业落地，整个技术岗就业市场正经历颠覆性重构：一边是AI相关岗位缺口持续扩大，薪资水涨
摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。
AI算力加速已成为提升设计、办公和创作效率的关键技术。通过合理利用硬件和软件优化，可以显著缩短任务处理时间，释放更多精力用于创意和决策。以下是一份详细的技术指南大纲，涵盖核心方法和实践建议。通过系统化应用上述技术，用户可在设计、办公和创作场景中实现效率的显著跃升。建议根据实际需求组合硬件升级与软件调优方案。
1.背景介绍智能家居技术的发展已经进入了一个新的高潮，人工智能、大数据、物联网等技术的融合，为智能家居的发展创造了新的可能。知识图谱(Knowledge Graph)技术在这个领域具有广泛的应用前景，尤其是在智能家居自动化控制方面，知识图谱技术可以为家庭设备提供更智能化的控制和管理。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以...
深入分析了中国智能算力行业的发展现状、核心要素、竞争力分析以及面临的挑战与机遇，并对未来的发展趋势进行了预测。本报告旨在为行业参与者、政策制定者以及投资者提供全面的行业洞察，帮助他们把握行业脉动，制定战略规划，并在智能算力这一充满活力的领域中捕捉新的增长机会。随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，智能算力行业正迎来前所未有的发展机遇，同时也面临着诸如绿色转型、人才培养和资金壁垒等一系列挑战。随着
从历史经验来看，流动性危机具有突发性和不可预测性。既然会突发且不可预测，与其交给 AI系统去胡乱预测，不如仰仗实时计算系统的能力来进行实时监测。最强的算力不是去进行久期预测，而是实时计算。
Geo专家于磊老师首创的“两大核心+四轮驱动”Geo优化体系，为企业提供了一个系统化、规范化、高效化的增长路径。
最近各行各业都不容易啊，那个中金女员工跳楼事件频繁上热点，引起广泛的关注，本质上还是经济下行，我们互联网行业也是如此，特别是程序员，本来就有35岁危机，加上行业不景气，大厂都在裁员，那么我们程序员面对这困境怎么办呢，还有那些即将走上程序员岗位的年轻人怎么办呢，今天跟大家好好聊一聊这个话题，结合一下自己的经历，我是如何从前端转到大模型这个岗位的，希望能对大家有一点启发。
文章基于2025年大模型产业趋势，提出五大关键方向：1) Agentic AI规模化生产，实现端到端流程自动化；2) 推理能力转向"测试时计算"与"可验证推理"；3) 推理与多模态全面融合；4) 推理成本与时延成为竞争关键；5) 合规与可信成为硬门槛。这些趋势指向大模型从技术探索向实际应用、安全落地转变，2026年将更关注任务导向、过程可控、验证机制、实时交互和成本治理。
阿里Qwen3-VL是支持256K token上下文的多模态大模型，通过三模块架构和三大创新实现突破：1）Interleaved MRoPE交错位置编码解决频谱不平衡；2）DeepStack多层视觉特征融合提升细粒度理解；3）Text-based Timestamp将时间戳文本化增强视频表征。采用动态分辨率视觉编码和分阶段训练策略，在长视频理解（LVBench提升10.4%）和文档分析等任务达到领
AI智能体(Agent)是2025年AI领域的焦点，其核心架构为"大模型+规划+记忆+工具使用"。与传统工作流不同，Agent具备自主性、动态推理和决策能力。关键技术包括任务分解与思维链、自我反思机制、记忆系统以及工具使用能力。ReAct和Reflexion是主流框架，而MCP协议实现了AI应用与外部系统的标准化连接，为Agent开发提供了统一生态。
2025 年，注定是 Agent 从技术概念走向商业主流的转折点。无论是企业还是个人，若想在这场智能化浪潮中不被淘汰，拥抱 Agent 已不再是选择题，而是生存题。Agent 是什么？Agent 不是 Siri 的升级版，也不是 ChatGPT 的变体，而是一种“自主智能体”。它能感知环境、分析目标、自主决策并持续进化。如果说过去的 AI 是“工具”，Agent 则更像一个“数字助理”。对程序员而
本文系统解析智能体的概念、类型与运行机制，从传统智能体到LLM驱动的新范式演进，详解分类体系与核心原理。通过实战案例展示智能旅行助手构建过程，探讨智能体作为开发者工具与自主协作者两种应用模式，以及Workflow与Agent的本质区别，为开发者提供从理论到实践的全面指导。
然而，传统关系型数据库在处理“多跳推理”（如从症状推导潜在疾病、药物相互作用）时，常陷入指数级查询延迟的困境——急诊场景中，30秒的延迟可能直接关乎患者生存率。此时，Neo4j作为原生图数据库的标杆，正通过其独特的图遍历引擎，将推理速度提升10-100倍，为医疗AI注入“实时性”灵魂。：中国在“急诊推理”场景领先（如上海瑞金医院系统），欧洲则聚焦“伦理合规”，而印度正探索用Neo4j图谱解决基层医
本数据集基于10部权威医疗电子书构建，包含240个LaTeX章节、3991张医学图像和13份完整PDF文档，涵盖影像诊断学、重症医学、临床药学等核心医学领域。数据集具有高度结构化特点，包含18,297个标记、37,381个医学实体和5,770个交叉引用关系，支持疾病-药物关系抽取和临床决策系统开发。其多模态特性（文本、图像、公式）为医疗大语言模型训练、知识图谱构建及智能教育系统开发提供了优质资源。
它是。
本文探讨了通用人工智能（AGI）的发展现状与应用前景。当前AGI在语言生成、图像识别等任务中表现突出，但仍存在技术瓶颈。其应用已渗透医疗、金融、制造等领域，显著提升效率。就业市场呈现结构性变化，技术岗位需求激增，薪资优势明显，但重复性工作面临替代风险。未来需突破算力成本、伦理风险等挑战，发挥人类在情感智能与创造力上的优势。建议从业者根据岗位需求针对性学习技术或复合技能，以适应AGI时代的转型需求。
文章探讨了AI大模型发展的两条扩展定律：预训练（更大规模）和后训练（思考更久）。尽管业界一度认为强化学习是主要方向，但预训练仍至关重要，OpenAI等公司已调整策略重新重视预训练。作者预测预训练将在2026年迎来复兴，这将影响数据中心扩建和AI硬件发展方向，对AI从业者和投资者把握行业未来至关重要。
从还没毕业的迷茫焦虑，到面试多次被拒的灰心，他最终打破0产品经验，0 AI经验求职AI产品岗的地狱开局，最终拿到了AI产品经理offer！如果你也正想要求职产品经理岗，他的经历可能会给你一些启发！
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