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AI产品经理岗位需求激增，大厂纷纷布局AI赛道，80%岗位含AI元素。该岗位薪资丰厚，初级年薪12-20万，高级可达50-300万+，入行门槛低但发展空间大。文章推荐"产品私教陪跑实战营"助力转型，强调AI时代产品经理需兼具专业技能与行业洞察力，成为复合型人才。同时提供大模型学习资源包，包含路线图、书籍、视频及实战项目，帮助快速掌握AI产品管理技能。
摘要：AI产品经理将成为未来5年最具发展潜力的岗位。文章将AI从业者分为观望者、探索者和跑偏者三类，指出应用型AI产品经理是最适合普通人的发展方向。作者提出三步学习路径：夯实产品基础、掌握AI项目落地能力、补充AI知识技能，并推荐系统学习资源。随着AI技术发展，"AI+行业"复合型人才需求激增，转型AI领域势在必行。
自ChatGPT横空出世以来，大模型技术如同一股旋风席卷全球科技界。我们亲眼见证了这场革命性变革的演进，从2023年上半年开始，企业和开发者们争相囤积算力、训练模型，掀起了一股“大模型军备竞赛”。而随着时间推移，市场逐渐冷静，进入了更为理性的探索阶段。2023年下半年开始，从“千模大战”到大模型价格战，一定程度上也促进了大模型的落地，更多的企业开始将目光投向实际应用，试图将大模型技术与自身业务相结
随着开源数据的不断增多、算力价格不断降低，个人或小机构正经预训练一个小型号的LLM并不是遥不可及，希望Steel-LLM系列博客能对您在资源受限的情况下训练LLM产生一些启发或帮助。头一次做耗时这么长的个人项目，笔者精力和资源有限，确实存在一些没做到位的地方，比如：训练tokenizer、数据配比探究、全局数据清洗、模型英文能力较弱等。后续依算力情况，打算基于Steel LLM做一些微调方面的探索
大语言模型（LLM）的评估正陷入一场“军备竞赛”——为了全面衡量模型能力，主流基准测试往往包含数千甚至数万道题目。例如HellaSwag有5608题，GSM8K有1307题，完整评估一次需耗费数天时间， computational成本高昂。更严重的是，静态评估将所有题目“一视同仁”，忽略了题目质量差异：3%-6%的题目存在“负区分度”（即越强的模型反而正确率越低，可能源于标注错误），却仍被计入平均
五级流水线（IF/ID/EX/MEM/WB）是处理器设计的核心架构，通过指令分阶段并行处理提升吞吐量。IF阶段取指令，ID阶段译码并准备操作数，EX阶段执行运算，MEM阶段访问数据存储，WB阶段写回结果。AI芯片针对算力密集型任务优化流水线：扩展EX阶段的MAC阵列提升并行度，优化MEM阶段缓存降低延迟，并采用分支预测、数据转发等技术解决冒险问题。设计需平衡性能、功耗和复杂度，验证重点包括时序均衡
AI产品经理区别于普通产品经理的地方，不止在懂得AI算法，更重要的是具有AI思维。人工智能产品设计要以操作极度简单为标准，但是前端的简单代表后端的复杂，系统越复杂，才能越智能。同样，人工智能的发展依赖于产业生态的共同推进，上游芯片提供算力保障，中游人工智能厂商着力研发算法模型，下游应用领域提供落地场景。
摘要：基础大模型微调适应人类习惯，行业大模型微调则针对特定领域需求。RAG技术虽灵活，但其检索效率限制使微调仍是专业化场景（如医疗、政务助手）的首选。微调相比大模型训练算力需求大幅降低，仅需少量优质数据。微调流程包含7步骤，其中高质量数据集构建尤为关键。文章还提供了AI大模型学习资源，包括系统设计、提示工程、平台开发等7阶段内容，旨在帮助开发者掌握大模型应用技能。（149字）
重磅消息！亚马逊正式官宣，将再度裁减1.6万名企业员工，这一消息一出，瞬间在程序员圈引发热议——要知道，这已经是这家全球科技巨头短期内的第二轮大规模裁员，背后的逻辑，值得每一位程序员、技术小白警惕和深思。图片来源网络，侵删说实话，看到1.6万这个数字，不少从业者都倍感唏嘘。毕竟这不是亚马逊第一次“下狠手”，往前追溯三个月，也就是2025年10月份，亚马逊就已经裁撤了1.4万个岗位，两轮裁员叠加，短
*「微调（Fine-tuning）」**是给大模型提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使其更好地完成特定任务。通过微调，可以显著提升模型在特定任务上的性能。通用大模型：类似于中小学生，具有广泛的基础知识，但缺乏专业性。行业大模型：基于特定行业的数据集进行微调。如金融证券大模型通过基于金融证券数据集的微调，可以得到一个专门用于金融分析和预测的大模型。这相当于大学本科生，具备了
本文聚焦AI爆发期科技行业的就业现状，拆解传统程序员向AI工程师转型的完整路径，全程干货无废话，核心涵盖两大核心板块，小白可直接对标参考：一是就业市场深度解析：当前科技行业“冷热不均”态势愈发明显，无经验、无核心技能的从业者求职难上加难，而AI相关领域（模型训练、AI应用开发、模型部署等）人才缺口极大，薪资持续走高，头部科技公司与AI原生企业纷纷加大资源倾斜，成为行业新风口；
文章摘要：上下文窗口中的"200k"指的是Token数量而非字符数或文件大小。Token是模型处理文本的最小单位，中文1字≈1-2 Token，英文1词≈1-1.3 Token。200k Token相当于15-20万汉字或15万英文单词。模型处理的是Token序列而非文件大小，因此相同体积的不同文件可能产生完全不同的Token数量。200k-1M Token的上下文窗口可处理整
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应
以前我们总觉得，多模态智能体这件事，国内团队还在追。但看完Kimi K2.5这次，有人领跑了。它不仅在技术上实现了多个突破，更重要的是，它展示了一种更接近“通用智能体”的可能性——一个能看、能想、能执行、能协作的系统，正在从论文走向现实（模型已开源已经看到许多基于 K2.5 开发的智能助手、编程搭档、研究助理，甚至创意协作者。人机协作的边界，再一次被打破。而这，才刚刚开始。
大模型赛道岗位众多，无需盲目跟风“冲硬核岗位”：零基础小白可从Prompt工程师、数据工程师入手，快速入门；有编程基础的程序员，优先选择应用开发、后训练等岗位，快速积累项目经验；资深程序员或学霸，可冲击预训练、Infra等底层岗位，深耕核心技术。如果有具体的岗位入门疑问，可在评论区留言交流~对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领
昨晚我在 Hacker News 上刷到一个叫 NanoClaw 的项目，354 分热度。作者说：**"给我 8 分钟，我带你读懂所有代码。"** 我心想：吹呢？于是我打开 Gemini，开始了一场四个小时的"拆解之旅"。以下是我学到的东西，以及它彻底改变了我对"软件"的认知。
本文探讨了Codex中的上下文工程实践，分析了其缓存友好的Prompt布局和Append-only状态管理策略。文章指出确定性是性能前提，厂商凭借信息优势在压缩能力上更具优势，但应用层仍可通过Select、Write、Isolate等策略保持竞争力。上下文工程不仅是Prompt编写，更涉及缓存策略、状态管理等系统工程问题，需要平衡因果链完整性与上下文信噪比。
大模型应用工程师转型门槛较低，核心在于掌握四大实用技能：提示工程、RAG检索增强生成、模型微调和工程部署能力。文章通过Java工程师等转型案例证明，传统程序员只需将现有工程能力迁移至AI领域即可成功转行。当前行业工具成熟、需求旺盛，是转型最佳时机，建议通过系统学习和项目实践快速掌握相关技能。
本文研究发现，大模型持续训练中存在灾难性遗忘问题：监督微调（SFT）会系统性损害旧任务表现和通用能力，而基于奖励的微调（RFT）则几乎无遗忘且能增强通用性。实验表明，RFT通过"隐式正则化"机制自动调节梯度更新方向，本能避开破坏旧知识的更新。作者还提出RIF-RFT方法过滤无效样本提升效率。研究表明，在持续学习场景下，RFT比SFT更具优势，未来可结合两者特点：SFT注入新知识
大模型是基于超大规模参数的神经网络，通过预训练和微调获得涌现和泛化能力，涵盖语言、音频、视觉和多模态等类型。当前行业趋势从研发转向应用，推动大模型轻量化和终端部署。尽管大模型提升了效率，但也面临失业、版权、偏见、犯罪和能耗等挑战。训练过程分为预训练（学习通用特征）和微调（适应特定任务），需消耗大量算力和数据资源。大模型的应用场景广泛，包括内容生成、语音识别、图像处理等，但需权衡其性能与资源消耗。
本文系统介绍了大语言模型(LLM)的工作原理及构建方法。首先定义了大语言模型是通过海量参数学习语言规律的人工智能系统。其对话过程包含分词、向量化、Transformer架构的自注意力机制等关键步骤，使模型能理解并生成自然语言。构建大模型需经历预训练(通用语言学习)、微调(解决具体任务)和增强优化(提升性能)三个阶段。文章指出当前大模型具备组合型创新能力，但可能缺乏真正的创造力。通过分词、向量相似度
大龄程序员转型面临多重困境：路径依赖使人习惯性选择开发工作，即便竞争力下降；转型成本高昂，包括时间、经济投入；新领域技能储备不足；外加家人社会的期望压力。文章分析了这四大难点，并指出突破需要打破思维定式，拓展职业可能性。转型虽难如"蜀道"，但唯有正视挑战才能找到新出路。
本文系统介绍了企业知识库智能问答系统的三种RAG（检索增强生成）实现方案。针对不同业务场景，提出模块化解决方案：简单RAG适用于小规模知识库快速验证；标准RAG采用向量+关键词混合检索提升召回稳定性；进阶RAG通过预处理和后处理优化信息相关性。文章从场景适配、实现方式、价值优势等维度详细解析各方案特点，旨在帮助企业根据知识库规模、查询复杂度等需求选择合适的RAG组合，构建高性能智能问答系统。三种方
摘要： 随着AI大模型技术快速发展，程序员转型该领域迎来新机遇。文章从三方面分析：1）行业前景广阔，AI大模型已渗透智能客服、医疗等多个领域；2）薪资优势明显，算法工程师等岗位年薪普遍30万以上，资深人才可达百万；3）岗位需求旺盛，互联网企业和创业公司持续招募算法研发及应用人才。程序员凭借编程基础和技术理解力，在模型优化、应用开发等方向具备转型优势，是把握AI风口的重要路径。
文章解析AI智能体中的Skills和MCP。Skills解决"怎么做"，是模型能力延伸，采用分权架构，实现按需加载；MCP解决"怎么连"，是通信协议，采用集权架构。Skills架构在算力效率、可扩展性、确定性和安全性方面具有优势，在LangGraph中能降低决策压力，实现动态加载。理解二者的融合，有助于构建高效AI智能体系统。
FinRobot：金融AI代理平台 FinRobot是一个专为金融领域设计的综合性AI代理平台，整合多种AI技术实现自动化金融分析。其核心功能包括： 架构设计：采用四层架构（代理层、算法层、LLMOps层、基础模型层），支持多源LLM即插即用 智能工作流：通过感知-大脑-行动模块实现数据采集、决策分析和执行 核心应用： 市场预测代理：分析股票走势 财务分析代理：自动生成研究报告 风险评估系统 技术
本文提出一种多智能体协同的技术溯源与盲点发现系统，采用Master-Worker架构和Steerable ToDo机制解决传统研发工具在长时程规划、人机交互和技术盲点识别方面的不足。系统整合学术、代码和专利分析智能体，通过知识缺口反思算子主动发现企业技术盲点，并引入TRIZ理论生成专利规避方案。实验表明，该系统可缩短技术溯源耗时50%以上，提升任务成功率30%，为企业提供战略洞察和工程创新支持。
DeepSeek-R2采用Hybrid MoE 3.0架构，在1.2万亿参数总量下仅激活780亿参数，实现算力效率革命。其创新包括递归认知格提升逻辑推理能力，MLA技术将KV缓存压缩率提升至93.3%，原生多模态支持视觉文本处理，以及自我进化机制。R2通过架构创新在有限算力下逼近AGI，或将开启大模型行业效率战争。
AI产品经理如何突破"翻译官"困境？关键在于将业务"隐性知识"转化为AI"显性规则"。文章指出，AI产品经理需要完成角色转变：从被动接需求到主动挖掘业务痛点，从推销方案到定义核心问题，从交付功能到构建共享认知。通过结构化提问框架，帮助业务专家将经验转化为可执行的规则，并借助原型验证不断迭代。最终目标是从技术执行者成长为业务共同设计者，用A
摘要：文章指出企业不应过度关注大模型迭代，而应重视构建AI执行层。DeepSeek-R1作为"认知大脑"需与实在Agent等"执行躯体"协同，通过API实现从规划到执行的完整闭环。这种"大脑+躯体"系统能自动化80%重复工作，提供执行验证和数据安全机制，使AI深度融入企业运营。作者强调AI应用的关键在于系统协同，而非单一模型能力，建议企业
【摘要】当前AI大模型成为技术风口，各大企业急招相关人才。本文介绍大模型概念——具有海量参数的深度神经网络，能处理复杂任务并给出智能回答。适合AI小白、转行者、进阶学习者和创业者阅读。文章提供从零基础到进阶的系统学习路线，包括模型设计、提示词工程、平台开发等7个阶段，并附赠104G学习资源包（含视频教程、书籍、面试题等）。掌握大模型技能可提升全栈工程能力，应对实际项目需求，完成垂直领域模型训练，是
大模型时代GPU Kernel工程师的不可替代性分析 摘要： 文章探讨了在大模型时代GPU Kernel工程师的独特价值。尽管自动化工具不断发展，但仍无法完全替代手写Kernel的需求，主要原因包括：1）业务场景的多样性和极致性能需求，如超长序列Attention、MoE结构等需要定制化算子优化；2）硬件生态碎片化，不同芯片架构需要专属Kernel适配；3）低精度计算等特殊场景的精度把控需求。CU
MCP与A2A协议共同构建AI应用的"操作系统层"规范，分别解决AI与工具/数据的标准化连接及智能体间的协作问题。MCP实现企业资源的安全可控调用，A2A支持智能体跨平台协作。二者协同形成"对外协作标准化、对内能力治理标准化"的架构，推动AI从单点应用向规模化落地转变。协议采用分层设计，强调安全治理和现有系统兼容性，提供开源工具支持，有效解决工具调用零散、数
本文探讨了Java程序员向AI大模型开发转型的路径与优势。文章指出，在AI技术快速发展的背景下，掌握大模型开发技能是提升职业竞争力的重要机遇。作者建议分五步实现转型：学习机器学习基础、掌握工具框架、提升编程能力、补充数学知识、参与项目实践。Java程序员在软件架构和工程化方面的经验成为转型优势。文章还提供了大模型学习资料包，包含书籍、报告、视频等资源，帮助开发者系统学习。最后强调，AI时代催生了模
RAG系统的切片技术是决定效果上限的关键环节，其本质是将原始知识转化为可被模型高效检索的语义单元。文章详细分析了六种切片方法：固定长度切片（实现简单但语义易断裂）、语义切片（质量高但计算成本大）、结构化切片（依赖文档逻辑）、重叠切片（提高召回率）、递归切片（适配异构文档）和混合切片（推荐组合策略）。提出实战建议：控制200-800字的合理粒度、使用10%-20%重叠比例、基于指标评估效果。强调RA
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