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我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。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产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的
本文揭示了当前AI Agent面临的核心困境——能够生成解决方案但无法自主实现任务闭环。文章提出"Loop Engineering"概念，将其视为继Prompt、Context、Harness Engineering之后的第四次AI工程范式革命。通过对比传统"问答式交互"与新型"闭环式自动化"工作流，文章构建了包含自动触发、工作隔离、技能持久化等核心要素的"智能办公室"模型。实践数据显示，采用Lo
文章摘要：本文介绍了Agent的概念及其核心组成，通过对比ChatBot与Agent的区别，指出Agent是具有自主感知、决策和执行能力的任务系统。Agent由大模型、角色设定、记忆系统、工具调用、任务规划和执行循环六大模块构成，每个模块在任务执行中发挥关键作用。文章以Manus AI为例，展示了Agent如何通过工具调用和自主推理完成复杂任务，并探讨了不同规划方法的优劣。Agent作为AI应用的
这篇文章通过餐厅运营的类比，清晰解释了LLM、Agent、Skill和MCP四个关键AI概念：LLM如同总厨负责理解与推理；Agent是调度任务的经理；Skill是具体执行单元；MCP则是标准化接口协议。文章强调这些概念的区别与协同作用，指出当前是学习大模型技术的黄金时机，并预测2025-2026年将是AI应用的爆发期。最后提供了一套从提示词工程到项目部署的完整学习路线，包含实践案例和资源获取方式
摘要： 2025年后，AI编程工具从代码补全插件转向深度集成的Coding Agent，能执行仓库操作、测试、提交PR等工程任务。工具链核心包括模型底座（如DeepSeek、OpenAI Codex、Claude Code）、终端/云端Agent（Codex、Claude Code、CodeWhale）及权限管控。 模型选择：DeepSeek性价比高，适合长上下文；Codex和Claude Cod
推出全球首个开源免费的自进化、自微调代码助手MOMO Code（V1.0.0），旨在解决传统Code Agent（如Claude、Codex）静态模型的局限性——无法从交互中积累经验。MOMO Code通过双速进化机制实现智能升级： 快环（/evolve）：实时记录任务结果（成功/失败），通过贝叶斯方法提炼策略并动态优化后续响应。 慢环（/fine-tune）：周期性触发模型微调，结合课程合成与棘
随着人工智能领域的不断发展，这一观念正在迅速改变。类似 LLama-Factory 等新工具的出现，使得微调过程更加便捷和高效。此外，现在还可以使用 DPO、ORPO、PPO 和 SFT 等技术进行微调和模型优化。更进一步说，大家现在可以有效地训练和微调如 LLama、Mistral、Falcon 等模型。
2025年7月，华为盘古大模型因技术分析报告被质疑抄袭阿里通义千问，华为虽否认并强调独立开发，但随后有自称内部员工爆料团队存在“套壳”“续训”“洗水印”等操作，争议升级。这场风波折射出AI大模型领域的激烈竞争，各大厂商重金投入技术研发、市场拓展和人才争夺。AI大模型的发展不仅关乎商业利益，更涉及技术伦理与创新边界，成为行业必须面对的核心议题。
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