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AI Agent是基于大语言模型的智能系统，具备自主感知、决策和行动能力。其核心架构包括规划（任务分解与反思）、记忆（多级存储）和工具（API调用）三大模块。AI Agent可分为单Agent、多Agent和混合模式，支持目标导向、自然交互等优势应用，但也面临可靠性、法律风险等挑战。该技术正在推动人机协作模式从辅助型（Copilot）向自主型（Agent）演进，有望重塑企业和个人的生产力范式。
文章详解AI产品经理2025年科学学习路径：1.打牢技术地基(Python、AI基础与工具)；2.构建产品思维(用户研究与需求转化)；3.深化行业认知(垂直场景应用)；4.积累实战项目(作品集打造)；5.冲刺求职关卡(地域选择与面试准备)。强调AI产品经理需技术+产品+行业三重能力叠加，提供避坑指南与薪资参考，指出正确学习顺序比盲目努力更重要，助少走弯路获取高薪offer。
RAG（检索增强生成）结合检索与生成技术，通过从外部知识库获取信息来增强大语言模型回答的准确性。其流程主要分两阶段：索引阶段（加载数据、分割文档、建立向量索引）和检索生成阶段（解析用户查询、检索相关文档、生成回答并后处理）。关键技术包括查询扩展、多路召回算法、提示工程和事实核验等。RAG有效解决了大模型知识时效性和私有数据处理的局限，是构建高质量问答应用的核心技术。
文章介绍了AI产品经理需掌握的五项大模型核心技术：Transformer架构理解、提示词工程、大模型微调、检索增强(RAG)和智能体(Agent)。这些技术从模型底层架构到实际应用技巧，帮助产品经理更好地理解和使用大语言模型，设计符合市场需求的AI产品，是AI时代产品经理必备的知识体系。
文章详细介绍了AI大模型产品经理的七个阶段学习路径：从打好计算机基础、掌握AI核心技术，到培养产品思维、学习数据驱动决策，再到实战演练和大模型技术学习，最后提升软实力。文章强调，成为AI大模型产品经理需要技术理解力和产品思维的双重能力，通过系统学习和实战演练，可在AI时代找到高薪职业发展机会。
本文提供AI产品经理系统学习路线图，涵盖8大核心领域：基本概念、提示工程、微调技术、RAG检索增强、AI代理与工作流程、原型设计、基础模型及评估系统。AI产品经理需深入理解机器学习技术，掌握从数据收集到模型部署全流程，将AI技术与商业目标结合，有效规划、设计、开发和推广AI产品。
纯纯纯旅游管理文科小白跌跌撞撞AIPM知识学习一周了，从AI产品经理眼里的人工智能到AI产品架构，再到微调、RAG等技术细化理解，感觉进度有点缓慢，也感觉到了学习路线和资料的重要性，所以先对这一周的学习路线和方法进行下总结，以促改进。
本文是一篇关于大模型Agentic推理框架的系统综述，提出统一视角理解如何将LLM组织成能思考、协作、调用工具的智能体。文章构建三级递进分类法（单智能体、工具调用、多智能体），详述各层级技巧与案例，并横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大场景，提供统一评测方法和实践参考。
本文通过生动比喻解释了AI大模型与AI Agent的关系。大模型如同智慧大脑，擅长思考理解；Agent则是智能手脚，能自主决策执行任务。大模型为Agent注入智慧，Agent解决大模型"有脑无手"的困境，两者相互赋能，共同推动AI从"能听会说"迈向"能理解、会思考、可行动"的新阶段。理解二者关系对掌握AI技术至关重要。
文章介绍了GSPO算法，一种解决GRPO在长序列和MoE模型训练中失稳问题的强化学习方法。GSPO将优化粒度从token级提升到序列级，基于序列似然定义重要性比率，并在序列层面执行奖励与优化。实验表明，GSPO在训练稳定性、效率和性能方面显著优于GRPO，特别在大规模MoE架构中优势突出，无需额外稳定化技巧即可自然收敛。
本文是一份全面的AI产品开发指南，系统阐述了从AI战略制定、文档编写、路线图规划到上市策略、功能开发、项目管理的全流程要点。特别涵盖了AI代理实现、质量交付、实验评测、技术基础、上下文工程、提示词设计、架构规划和可观测性等关键环节，为AI产品经理提供了从理论到实践的完整框架，助力构建高质量、可落地的AI产品。
本文详细介绍了大模型训练的五大阶段：准备（数据收集清洗与模型设计）、训练（初始化、前向反向传播及迭代）、测试（测试集选择与性能评估）、调优（超参数调整与模型优化）和实践（部署与维护）。同时提供了从零基础到进阶的完整学习路线，帮助读者系统掌握大模型技术，从理论到实践全方位提升。
文章分享非算法背景人士转行AI产品经理的优势与经验。大模型快速发展期存在信息差，市场需求大、薪资优渥、能接触前沿技术。AI产品经理主要工作是对AI"包装"而非"发明"，传统产品能力配合AI知识即可胜任。作者提供90天四阶段学习路径：初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环，帮助小白快速成长为AI产品经理，并提供免费学习资料。
摘要：针对大模型知识更新滞后问题，RAG技术通过检索外部知识库辅助生成答案，但存在语义理解不足的缺陷。最新提出的DRAG技术通过"多样性感知相关性分析器"对查询进行语义组件分类，并采用"风险引导稀疏校准策略"选择性降噪，在PopQA等测试中准确率最高提升45.5%。该技术突破传统RAG对词汇多样性的理解瓶颈，以可忽略的计算开销实现更精准的信息检索与生成，为A
《医疗大模型应用技术白皮书》摘要（142字） 本报告由上海三所高校及蚂蚁集团联合发布，系统阐述医疗大模型在疾病诊断、个性化治疗等场景的应用价值，指出数据隐私、伦理合规等核心挑战。报告详细解析技术框架，涵盖数据收集、模型训练到部署应用全流程，并提供医疗领域应用组件拆解。通过典型案例给出实践建议，附93页完整版获取方式。另提供AI大模型学习路径规划，包含7阶段进阶课程及行业解决方案资源包，覆盖从Pro
文章提供大模型学习的系统路径，涵盖数学基础、编程技能、Transformer架构、预训练微调技术、RAG系统开发等核心知识点，并提供90天学习计划。强调实践导向，推荐从基础理论到实际应用的渐进式学习，关注开源动态和工程实践，帮助开发者系统构建大模型知识体系，加速学习进程并规避常见陷阱。
文章澄清了AI产品经理的真正角色，指出其不是简单的"调参侠"或"技术翻译"，而是设计"人机协同系统"的架构师。AI产品经理需要三层能力：产品基本功、AI理解力和系统思维，其核心价值在于构建可持续进化的智能系统。与传统产品经理不同，AI产品经理关注"怎么让它越用越好"，而不仅仅是"怎么做出来"。在AI时代，AI产品经理是智能生态的构建者，需要搭建一个人机共生的工作流。
文章是AI产品经理面试100题解析的第23题，重点介绍了知识图谱的定义、架构、构建流程、关键技术，以及其在智能问答、金融风控和大模型结合等场景的应用价值。同时分析了知识图谱在知识获取、融合、工程化和维护方面的挑战，并提供了面试评估维度和回答要点，帮助AI产品经理深入理解知识图谱的技术原理与产品价值。
今天，让我们深入剖析RAG技术的方方面面，从基础概念到高级优化，从理论原理到实战案例，帮你构建真正可用的企业级AI知识系统。
本文系统梳理LLM/Agent作为数据分析师的技术路线，提出5大设计维度和4类数据模态。详细解析结构化数据(NL2SQL、时间序列)、半结构化数据(HTML/表格)和非结构化数据(图表/视频/文档/3D)处理技术，以及异构数据湖查询方法，提供100+代表性方法、Benchmark和开源数据集的一站式导航，为大模型在数据分析领域的应用提供全面指导。
本文由阿里云技术团队撰写，全面介绍了大模型从基础理论到技术落地的全流程。内容涵盖语言模型发展历程、Transformer架构分析、BERT与GPT模型对比、大模型生成原理及Embedding技术。重点分享了模型训练数据构建与质量优化方法，以及针对推理延迟高、显存占用大等挑战的性能优化技术，包括Continuous Batching、PagedAttention、模型量化等。最后介绍了分布式训练框架
本文详细解析大模型微调领域的10个关键面试问题，包括全参数微调与PEFT的区别、LoRA与QLoRA的显存优化原理、DPO与RLHF的对比、灾难性遗忘缓解策略、学习率设置方法、数据质量控制、过-fit防止技术及有害输出修正方案。内容覆盖微调技术的基础概念、实际应用场景和最佳实践，为大模型学习和面试提供全面指导，适合初学者和进阶开发者参考收藏。
本文系统解析人工智能领域30个核心术语，涵盖机器学习、深度学习与大模型技术。通过通俗类比解释监督/无监督/强化学习、神经网络、Transformer、大语言模型等概念，并介绍损失函数、反向传播等评估方法及GPU算力等基础设施。提供实践建议，帮助读者快速构建AI知识框架，适合初学者和程序员入门学习。
文章介绍大模型智能体需具备感知、规划、记忆和工具使用四大核心能力，以突破传统大语言模型局限。重点详解工具学习(ToolLLaMA、TL-Training)、推理规划(思维链提示、由少至多提示)及AgentTuning等技术，强调单纯增加模型规模无法提升推理能力，需更智能训练方法和多样化示例，使模型能与外部世界互动并解决复杂问题。
你是否曾经好奇，像ChatGPT这样的大模型为什么既能写诗又能编程，既能聊天又能翻译？这背后的秘密就在于两个关键过程：预训练和微调。
文章详细介绍了如何基于Dify+GitLab+DeepSeek-V3.2-Exp构建企业级智能代码评审系统，解决了传统评审效率低、标准不统一的问题。通过vLLM私有部署和提示词工程实践，实现了代码提交→自动评审→结果反馈的全流程自动化，使评审效率提升15倍，问题检出率提高35%。文章还提供了多模型融合策略和与现有系统集成方案，帮助企业实现代码评审智能化转型。
本文介绍了AI开发领域从"提示工程"到"上下文工程"的重要转变。文章详细解析了上下文工程的概念、要素及设计原则，包括系统提示优化、工具设计和示例精选。同时探讨了动态上下文检索和长时间任务管理策略，提出让AI像人类一样自主获取信息的思路。作者强调，随着模型能力增强，挑战已变为如何精心策划进入模型有限注意力预算的信息，为AI创造自主工作的环境，而非单纯编写完美提示词。
本文详细介绍了Agentic RAG（检索增强生成与Agent结合）技术框架，通过一个基于《个人信息保护法》的实践项目，展示了查询重写、多路召回、质量评估等关键技术。该系统通过智能控制输入问题与检索策略，显著增强查询鲁棒性与准确性，为企业落地RAG系统提供了可行的优化思路和实用参考。
AI 大模型应用开发作为新兴领域，不断出现新的技术：LLM、Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning、MCP 等，本文聚焦 AI 大模型应用开发，带领大家入门，带领大家了解 AI 大模型应用开发的全攻略。
本文全面综述了AI Agent的分类方式、开发模式及其产品形态。详细介绍了基于自主程度、迭代方式等不同维度的Agent分类，深入剖析了反思、工具、ReAct、Planning和Multi-Agent模式的特点与应用场景。最后探讨了AI Agent在生产落地中的关键挑战，如私域知识注入、可信规划实现等问题，并提出相应解决思路，为AI Agent开发与应用提供系统技术指导。
2021年，我还在埋头写业务代码。每天重复着CRUD、调试接口、解决兼容性问题。尽管在外人看来软件工程师是一份不错的工作，但我能清晰地感受到职业天花板正在逼近——技术更新迭代太快，只懂开发不懂业务不行，只懂业务不懂AI更不行。
《AI Agent智能体与MCP开发实践：基于Qwen3大模型》是王晓华新作，系统介绍智能体开发技术栈及5个实战案例，涵盖跨境电商客服、地图服务、科研论文查询等场景。配套丰富资源，帮助读者从入门到掌握Agent开发，轻松完成实际项目应用，适合初学者及开发者学习收藏。
本文深入探讨了大模型强化学习中的"熵"机制，从微观的Token熵和宏观的策略熵两个维度解析RL训练原理。文章揭示了RL训练中"熵崩溃"现象的危害及其成因，并提出"二八定律"——仅20%的高熵token决定推理性能。研究表明，合理控制熵的平衡，避免过早丧失探索能力，是优化大模型推理性能的关键。这对理解RL为何有效及如何提升模型具有重要指导意义。
上下文工程超越传统提示词工程，将上下文视为系统优化的核心对象。它通过上下文检索与生成、处理和管理三个基础组件，以及RAG系统、记忆系统、工具集成和多智能体系统等实现形式，提升大语言模型在真实应用中的表现、可靠性与效率。面对当前标准缺乏、自动化不足等挑战，上下文工程未来将向更高效、自适应、多模态的系统化方向发展，成为智能系统的关键支柱。
本文生动解释了AI大模型与AI Agent的关系。AI大模型如同"智慧大脑"，具备海量知识和思考能力；AI Agent则是"智能手脚"，能自主决策并执行任务。两者相互赋能：大模型为Agent注入思考能力，解决其"有脑无手"的困境；Agent则成为大模型将思考转化为行动的桥梁。大模型是"思想家"，Agent是"实干家"，共同推动AI从"能听会说"迈向"能理解、会思考、可行动"的新阶段。
MCP不只是协议，更是生态。它让Agent开发从“高端黑科技”变成“人人可上手”。我从零建了个天气Agent，花了不到一小时，就感受到协作效率的提升。未来，随着更多服务器开源，想象空间巨大。如果你也感兴趣，赶紧试试吧！有问题欢迎评论交流，一起探索AI世界。只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
30+程序员零基础转行大模型成功经验分享 一位32岁的北漂程序员分享了自己从传统开发转行大模型领域的成功经历。工作10年后，他意识到职业发展停滞、生活失衡，在了解大模型行业前景后，仅用2个月时间就实现了零基础转型，成功获得月薪2w+的offer。文章详细剖析了转行动机、大模型行业的两类岗位差异（算法工程师与应用工程师），强调应用工程师方向门槛相对较低，是程序员转型的可行路径。通过亲身经历鼓励同行突
AI产品经理需技术、产品、行业三重能力叠加。文章提供五步学习路径：打牢技术地基、构建产品思维、深化行业认知、积累实战项目、冲刺求职关卡。同时指出三大雷区及解决方案：零基础幻想速成、忽视行业差异、作品集假大空。文章还分享学习大模型的重要性和资料，帮助读者从入门到进阶掌握AI时代核心技能。
文章全面解析AI技术架构四大核心部分：AI开发工具（大模型与场景化工具链）、AI平台（数据管理到部署全流程）、AI算力与框架（资源管理与开发框架）以及智能运维。同时提供系统化大模型学习路径，从基础理论到实战应用，帮助读者构建完整AI知识体系，实现从入门到进阶的学习目标。
只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发只要你真心想学习AI大模
作者基于12+个生产级AI Agent的实践经验，揭示了当前"自主智能体热潮"的数学局限性：即使单步成功率99%，20步后的整体成功率仅剩82%。文章指出三大挑战：错误率叠加、Token成本爆炸和工具设计困难，并提出可行方法论：限制Agent流程在3-5步、每步独立可验证、关键点人工确认。最终形成"AI处理复杂性，人类负责控制，工程保障可靠性"的落地模式，为构建真正可用的Agent提供五条经验原则
本文全面解析AI Agent架构模式，对比单Agent与多Agent架构的特点与应用场景，详细介绍了ReAct、Reflexion、LATS、Self-Ask等单Agent策略，以及AgentVerse、DyLAN、MetaGPT等多Agent协作模式，同时讲解了Plan-Execute、ReWOO和LLMCompiler等通用架构模式。文章提供了根据任务特点选择合适架构的实用指南，帮助开发者打造
摘要： Embedding是将离散符号转换为低维数值向量的技术，使机器能理解语义关系。它压缩数据、捕捉相似性（如“苹果”与“香蕉”向量相近），并支持多任务复用。应用包括NLP（Word2Vec）、推荐系统（用户/商品向量）、多模态模型（CLIP图文对齐）及生成式AI。作为机器理解的“坐标系”，Embedding是深度学习与大模型的核心基础。文末附104G大模型学习资源包（含教程、路线图等），适合从
一个关键问题是：人工智能智能体（Agent）与人工智能工作流之间存在哪些差异？二者之间是否真的存在区别？本文是我们代理式人工智能系列的第五篇文章，旨在解答当今人工智能从业者最常困惑的问题之一：人工智能工作流与人工智能智能体究竟有何不同？难道它们不都是由系统执行的一系列任务吗？
英伟达推出RLP强化学习预训练技术，颠覆传统大模型训练范式。该方法让模型在预测每个词前先生成内部"思维链"，通过动态EMA基线和位置级信用分配机制实现自我监督训练。实验显示，RLP模型比传统模型性能提升19%-35%，且优势在后续微调阶段持续存在。RLP不依赖专用推理数据集，可在多种类型文本上有效工作，使推理能力成为模型内置核心功能，而非后期添加特性。
可这份热情没能撑过一个月。如今，那台专门升级了显卡的电脑，大模型程序静静躺在硬盘深处，偶尔开机，也只是为了清理缓存。“生成一句话要等10秒，写周报还能把部门名写错，不如直接用GPT-4 API，3秒出结果还靠谱。”小林的话，道出了无数本地部署玩家的心声。
本文推荐了6类大模型学习资源，涵盖理论基础、实战项目、算法优化、应用开发、行业案例和进阶技巧。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者，这些资源都能帮助你系统学习大模型知识，提升技能水平。收藏起来，国庆假期就能开始学习之旅！
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