登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要：本文解析Transformer架构如何通过注意力机制实现大模型的上下文理解能力。文章以通俗方式讲解Transformer的核心组件（编码器、解码器）及自注意力机制的工作原理，类比人类注意力分配过程。同时指出当前大模型存在的幻觉、失焦等技术挑战，并提出精简Context、位置策略等优化方案。最后强调AI行业快速发展带来的机遇，提供大模型学习资源链接，鼓励读者把握技术风口。全文兼顾专业性与可读性
25年9月来自新加坡南洋理工、清华和北邮的论文“VLA-Reasoner: Empowering Vision-Language-Action Models with Reasoning via Online Monte Carlo Tree Search”。视觉-语言-动作模型（VLA）通过规模化模仿学习，在通用机器人操作任务中取得了优异的性能。然而，现有的VLA模型仅限于预测短期的下一步动作，
本文介绍了大模型AI的概念和应用，适合想要了解AI、转型AI产品/运营、进阶学习AI或AI领域创业的朋友。文章从大模型的基本概念讲起，逐步深入到如何使用AI、扩展AI能力、训练AI模型以及商业闭环等方面，提供了详细的学习路线和阶段目标，帮助读者快速掌握大模型AI的核心技能。
随着GPT-4、Claude 3、通义千问等大语言模型（LLM）的爆发式发展，“AI原生应用”（AI-Native Application）正从概念走向现实。解释“AI原生应用”与传统应用的本质区别；分析大语言模型如何成为AI原生应用的“核心引擎”；展望未来5年最具潜力的AI原生应用场景；探讨技术落地的关键挑战与伦理边界。本文范围覆盖技术原理、应用场景、行业影响及社会价值，适合对AI技术发展趋势感
AI数据标注师是人工智能发展中的基础工作者，负责将原始数据转化为机器可识别的结构化信息。他们主要从事三类标注工作：计算机视觉中的图像标注（如拉框、语义分割）、自然语言处理中的文本标注（如情感分析、实体识别），以及生成式AI中的内容标注（如图片描述、质量评分）。随着技术进步，标注工作正从劳动密集型向人机协作转变，简单的重复性任务减少，高认知需求任务增加。作为AI产业的"塔基"，数据标注师通过精确标注
AI训练师是人工智能产业链中的关键角色，负责将人类知识转化为机器可理解的数据。其工作分为三个阶段：基础数据标注、监督微调（编写标准答案）和强化学习反馈（评判AI输出）。随着AI技术发展，该岗位已从低端标注升级为需要领域专家的高阶工作，如数学、法律等专业领域的训练。目前，高端AI训练师需求激增，OpenAI等公司高薪聘请专家参与模型优化。这一角色对AI发展至关重要，如同园丁般培育着人工智能的成长。
Python凭借动态类型与简洁语法，可快速完成原型验证，无需多余的模板代码，无论是Llama-3、Gemini等前沿大模型的微调，还是多模态模型的部署，都能比Java节省30%-50%的开发时间，恰好契合大模型开发的核心需求——这也是为何AI研究者更偏爱Python，而非语法严谨但繁琐的Java。简言之，Java是“严谨的业务王者”，而Python是“灵活的AI宠儿”，二者各有优势，但在AI大模型
OpenAI 近日发布了一款名为 GPT-5.3-Codex-Spark 的新型 AI 模型，主打实时编码场景。官方宣称其处理速度突破 1000 tokens / 秒，比传统模型快 10 倍以上。但速度提升是否以牺牲质量为代价？开发者们在实际使用中发现，这款模型在简单任务中表现亮眼，但复杂场景下容易出错。例如，有用户测试时发现它「在重命名文件时意外删除了原文件，随后坦率承认『我刚刚删了你的文件』」
从 ReAct Agent 升级到 LangGraph 的完整复盘。通过引入 5 个核心概念（State、Node、Edge、Conditional Edge、Checkpoint），我将房产 Agent 的工作流从顺序执行升级到支持并行执行、状态持久化和复杂条件分支。对比查询的性能从 5s 降低到 3s（提升 40%），同时支持了断点续传和工作流可视化。文章详细讨论了 ReAct 的局限性、La
你可能也遇到过：同一个输入，换个 LLM 结果就像开盲盒——有的秒懂，有的胡编。直觉上，“那我就多接几个模型，总能撞上会的那个”似乎很合理。特别是：论文在 Limitations 里指出，；候选太多可能带来部署挑战。这形成了一个很现实的张力：Routing LLMs 被讲成“规模化”的新范式，但可落地的甜点区，反而可能要求你。
文章介绍大模型在国内的落地应用现状，包括政策推动、行业架构和技术驱动的业务应用。智能体平台和AI低代码搭建成为核心落地方向。企业可通过优势产品赋能、项目定制及行业空缺机遇参与AI大模型。文章提供从零基础到进阶的学习资源，帮助程序员掌握AI时代核心技能，抓住大模型发展机遇。
本文以通俗易懂的方式解析了Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder组成等内容。通过生活化比喻和详细图解，帮助读者理解这一支撑现代AI语言模型的基石，是学习大模型的必备基础知识。
本文详细介绍了监督微调(SFT)在大模型训练中的定位、流程及注意事项。SFT是预训练后的有监督训练阶段，通过高质量标注数据针对性训练，提升模型特定任务表现。文章强调数据质量、计算资源和过拟合风险等关键点，指出SFT可与RLHF、LoRA等技术结合使用，增强模型在问答、对话生成等场景的表现，满足多样化应用需求。
在本篇教程中：•我们从一个简单的线性工作流入手，掌握了 LangGraph 的基础 API。•接着，我们学习了构建一个真正 Agent 所需的核心技术并重点掌握了最高效的构建方式。•同时，我们也深入了解了手动构建的全过程，这为我们将来实现更复杂的定制化 Agent 打下了坚实的基础。我们同时掌握了构建 Agent 的“快捷方式”和“根本方法”，足以应对各种不同的开发需求。在后续的教程中，我们将基于
本文详解大模型Agent技术，涵盖其核心架构、规划模块、工具调用、ReAct框架、记忆机制及死循环解决方案等关键技术点。同时介绍多Agent协作系统设计、Agent与RAG结合及自我进化实现。文章提供系统学习资源，帮助程序员从零入门进阶，掌握AI时代核心技能。
本文介绍了五种关键AI工作流模式：提示链、路由、并行化、指挥者-工作者以及评估器-优化器，这些模式帮助开发者有效编排LLM调用与工具，构建复杂、健壮的智能体系统。文章强调了模块化设计对系统维护、成本控制和扩展性的重要性，并推荐了如LangChain、CrewAI等现代框架，帮助开发者聚焦业务逻辑，快速搭建智能体应用原型。掌握这些模式对于设计出更智能、可扩展的AI系统至关重要。
本文全面介绍了AI Agent的定义、逻辑框架、发展历程及其与LLM的区别，详细阐述了网络爬虫、购物代理、旅行规划等典型应用场景。文章还展望了AI Agent在医疗、教育、金融等领域的应用前景，强调了掌握Agent技术对提高效率、增强竞争力的重要性。最后提供了从入门到进阶的大模型学习路径和资源，帮助读者系统掌握AI时代核心技能。---
AI家庭医生融合人工智能技术与传统中医"治未病"理念，为现代家庭提供便捷的健康守护方案。它通过三大核心功能——实时健康监测、24小时轻症咨询和个性化养生指导，解决了职场人亚健康、独居老人监护、宝妈育儿焦虑等痛点问题。系统传承中医"辨证施治"思想，结合大数据分析提供个性化建议，同时通过智能设备联动实现健康数据实时追踪。尽管存在精准度局限、老年人使用障碍等挑战，但随着技术迭代和生态完善，AI家庭医生将
本文对比了国产开源大模型Qwen和DeepSeek的特点与性能。Qwen是阿里巴巴出品的"全能型"模型，更新快、生态全；DeepSeek是深度求索团队开发的"高效型"模型，擅长快速推理。文章通过硬件要求、写作表达、技术代码和知识推理等方面进行对比，并根据不同用户需求提供选择建议：日常用户可选Qwen，追求速度可选DeepSeek，程序员可根据需求选择不同版本，高配用户可尝试大参数版本。最后强调本地
本文围绕 AI 心理咨询展开，介绍其核心功能的同时，剖析当代人对其的需求，客观阐述其便捷、普惠、持续的优势与缺乏共情、个性化不足的局限，展望其与人类咨询师互补共生的未来，强调其作为轻量级心理疗愈工具的价值，传递科技赋能心理治愈的温暖理念。
本文详细介绍了构建高性能RAG系统的前处理流程，包括内容提取、文本切片、嵌入与索引和检索生成四个关键步骤，并对比了不同文件格式的优缺点。同时提供了从零到精通的大模型学习资源，涵盖基础理论、RAG开发、Agent设计、模型微调与部署等实战内容，适合不同背景的学习者入门和进阶。---
本文探讨如何将大模型与Agent技术结合，构建可审计、稳定的合同审核智能流水线。通过小模型预处理、Agent编排多轮审查、大模型精审的工程化流程，解决合同审核低效、成本高、风险大等痛点。强调输出一致性、可溯源性和人机协同，既释放法务人员重复劳动，又保留专业判断，实现从"人海战术"到"智能流水线"的转变，为法律科技提供实用落地路径。
本文详细解析了RAG技术的核心概念、传统流程及实际应用场景，分享了向量化、重排序等关键技术原理，并探讨了幻觉、上下文长度、多跳问题等实践挑战，为开发者提供了从入门到实战的大模型学习路径，助力打造个性化AI应用。
MAI-UI是一个覆盖从2B到235B-A22B全尺寸的GUI智能体基座模型家族，具备用户交互、工具调用和端云协同三大核心能力。它通过自主进化数据管线和大规模在线强化学习技术，实现了模型在复杂场景中的持续进化，适用于多种真实世界的应用场景。
大语言模型是自然语言处理领域的重大突破，能将非结构化数据如文字转化为数学结构，广泛应用于情感分析、翻译等场景。本文为社会科学研究者提供了大语言模型的应用指南，涵盖模型选择、数据处理、主题建模和量化分析等方面。通过实例分析美国股价变化的驱动因素，展示了如何利用大语言模型进行科研工作。文章强调了资源规划、模块化流程和重复操作的重要性，并提醒研究者注意数据隐私保护。对于想要学习大模型技术的程序员来说，本
25年12月来自新加坡国立的论文“EVOLVE-VLA: Test-Time Training from Environment Feedback for Vision-Language-Action Models”。实现真正具有适应性的具身智能需要智体不仅通过模仿静态示例进行学习，还能通过与环境的持续交互不断改进，这类似于人类通过练习掌握技能的方式。视觉-语言-动作（VLA）模型利用大语言模型推
26年1月来自密苏里大学、港科大（广州）、美海军实验室、Meta AI等的论文“On-the-Fly VLA Adaptation via Test-Time Reinforcement Learning”。视觉-语言-动作（VLA）模型最近已成为通用机器人学习的强大范式，使智体能够将视觉观察和自然语言指令映射到可执行的机器人动作。尽管VLA模型广受欢迎，但它们主要通过监督微调或训练时强化学习进行
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料如果你也想通过学大模型技术去帮助自己升职和加薪，
本文针对想进入AI行业的小白，提供了转行建议。文章首先分析了AI公司中产品、运营、数据分析师等岗位的需求，并区分了AI应用层和大模型公司的工作内容。其次，针对高考后选择专业的学生，推荐了上海、浙江和北京的不同发展方向，以及计算机和人工智能专业的选择。最后，强调了项目经验和职场经验的重要性，并建议工作后再读研以明确学习目标。
本文探讨了如何将大模型 Agent 能力从实验室引入生产环境。传统评测侧重任务完成率，但忽略了可迁移性和工程化程度。文章分析了 Claude Agent SDK 的三层架构（用户层、编排层、执行层），指出 Skills 的声明式工作流定义赋予其可迁移性。同时，揭示了 Claude Code 在自动加载、工具箱和上下文管理方面的“脏活”，这些是解耦的核心挑战。文章对比了三种解耦方案，并详细介绍了基于
文章分享了作者从市场营销转行AI的经历，指出普通人转行AI无需成为算法工程师，而是应专注于AI应用与落地。文章介绍了AI行业的生态位，包括AI产品经理、AI运营与提示词工程师、AI解决方案销售或交付等岗位，并提供了从成为超级用户到掌握低代码与工作流思维的实战路径。最后，文章鼓励30+职场人克服困难，抓住AI发展机遇，通过行动力提升自身竞争力。
本文深入探讨了业务流程、工作流、Agent Skills及Agentic Workflow的核心概念与联系，强调它们并非相互替代，而是融合发展。文章指出，Agent是工作流的进化形式，而Agentic Workflow则将所有执行单元进行动态编排。核心观点包括：业务流程因其在风险管理中的核心作用而不会消失，但将向更灵活、可自动化的形式进化；工作流不会被Agent Skills替代，而是由Agent
本文提供了一套完整的大模型学习路线，从数学与编程基础，到机器学习、深度学习，再到大模型的探索与应用，帮助新手小白系统学习。文章涵盖了理论学习、实践项目、社区资源等，并推荐了丰富的在线课程、书籍和工具，旨在帮助读者少走弯路，快速掌握大模型技术，实现升职加薪或就业创业的目标。
本博客简明介绍了大语言模型（LLM）的基本原理、主要能力和典型应用场景。内容涵盖了多模态能力、Agent智能体与生态工具、提示工程（包括CO-STAR框架、少样本/多示例提示、思维链提示、自我批判与迭代）、嵌入模型与语义检索、RAG检索增强生成、多模态应用案例、主流模型对比与选型建议、安全合规要点以及应用建议。文章适合开发者、产品经理和AI爱好者快速了解大语言模型的核心知识与实际应用。
大模型在当今人工智能领域占据着核心地位，其强大的能力正不断推动各行业的变革与创新。无论是对人工智能充满好奇的初学者，还是希望在该领域深入发展的专业人士，掌握大模型相关知识和技能都至关重要。以下为你详细介绍 2025 年从零基础入门到精通大模型的学习路线。
文章提供AI大模型学习的五阶段路线图：基础准备、机器学习核心、深度学习核心、专精方向和实践进阶。采用三步走战略：打好基础、深入核心、专精方向，强调实践与理论结合，并提供了具体学习资源和时间规划建议，帮助小白或程序员系统学习AI大模型技术。
本文是一篇实战指南，详细讲解了如何从零构建一个AI Agent。文章首先破除对Agent的神秘化认知，指出其核心机制其实非常简单：基于ReAct推理循环（Reason+Act），结合技能系统和命令执行。通过清晰的代码实现和模块化设计（包括LLM封装、技能加载、安全防护等），作者展示了即使没有机器学习背景，只要掌握Python和API调用，也能轻松构建一个功能完整的Agent。文章还涵盖了CLI/G
Qwen 3.5 大模型发布，参数规模达400B，首个开源权重版本Qwen3.5-397B-A17B。支持多模态、多语言，上下文长度达百万token。模型在视觉理解、视频推理等任务上表现优异，并提升了解码效率。GGUF版本支持本地运行，适合程序员和小白学习。Qwen 3.5标志着中国开源模型生态进入产业级成熟阶段，是值得收藏的重要里程碑。
数字员工运营师是管理AI机器人的新型岗位，负责数字员工的全生命周期管理，包括配置账号权限、培训业务规则、监控绩效表现及优化技能升级。不同于开发AI系统的工程师，运营师更侧重业务落地和维护，类似"车队队长"角色。目前金融、电商等行业及AI厂商大量需求此类人才，以提升数字员工的商业价值产出。随着人机协作普及，该岗位将成为企业数字化转型的关键角色。
文章核心内容为探讨AI大模型的快速发展及其对未来职场的影响。马斯克预测AI将在2026年超越人类智力，2030年超越人类总和，这将导致职场结构变化，传统岗位可能被AI替代，而AI研发、训练、应用岗位将激增。AI大模型训练师成为转行优选，因其需求旺盛、门槛适中，且薪资待遇优厚、职业前景广阔。文章建议职场人主动学习AI知识，抓住转行机遇，投身大模型训练等领域，以应对未来技术变革。
Qwen3.5代表了大模型技术向智能体能力的重大转型，通过原生多模态融合、强推理和工具执行构建新一代AI基础设施。其核心创新包括：Gated Delta Networks提升推理效率，实现动态计算路径选择；Sparse MoE架构扩展知识容量至397B参数；统一的多模态架构实现文本、图像、视频、音频的深度融合。不同于传统拼接式多模态方案，Qwen3.5从底层设计就强调感知-推理-执行的闭环能力，标
2026年，AI产业进入百万亿规模超级发展周期，从“概念炒作”转向“业绩兑现”。科技大厂加码投资，硬件赛道加速突围，春节AI应用大战标志着AI从“选修”变为“必修”。本文解析科技大厂AI投资逻辑、AI超级时代硬件成长通道、春节AI应用大战，结合行业数据与技术趋势，全面拆解2026年AI应用的业绩拐点与未来机遇。
AI 技能培训师是企业数字化转型的“布道者”和“驾校教练”。不同于负责开发模型的工程师，他们的核心任务是训练人类员工，帮助企业跨越“工具强、使用者弱”的技术鸿沟，消除员工的“AI 焦虑”。其教学体系涵盖三个层级：从基础的工具扫盲（如 ChatGPT），到进阶的提示词工程，再到高阶的工作流重塑（将 AI 嵌入 HR、销售等具体业务）。该岗位要求兼具技术敏感度与业务同理心。未来三年，随着 AI 成为职
本文深入探讨了构建AI Agent的技术架构，介绍了人大与OpenAI提出的两种主流框架，并总结出包含感知、记忆、规划、行动等八大模块的完整架构。通过解析各模块的功能与协同机制，阐述了AI Agent如何接收环境信息、规划决策、执行行动并进行学习优化，为小白和程序员提供了构建智能体的实用指导。
其实MD格式对大模型的友好，本质上是一种“双向适配”：MD的设计极简、结构化、语义纯净，刚好适配了大模型“省Token、懂结构、避噪音”的核心需求；而大模型的训练语料中大量的MD内容，又让它对MD格式的理解门槛极低。给大模型喂内容，优先用MD格式——无论是手动编辑，还是批量转换，这一个小小的操作，就能极大提升大模型的理解效率和解析精度。
语言模型
——语言模型
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
