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2025年程序员转行大模型领域前景广阔，具有三大优势：市场需求旺盛、技术潜力巨大、薪资待遇优厚。文章详细介绍了六大有前景岗位：模型研发工程师（负责模型架构设计）、算法工程师（算法实现与优化）、数据科学家（数据分析与预测）、AI产品经理（产品全周期管理）、机器学习工程师（系统构建与维护）和深度学习工程师（神经网络设计与应用）。建议程序员根据自身兴趣、技能和职业规划，结合行业趋势谨慎选择适合岗位，并持
Dify是一个开源的LLMOps/Agent应用开发平台，提供可视化工厂式的大模型应用开发体验。核心功能包括低代码可视化构建、RAG知识增强、Agent框架、多模型兼容等，支持企业级部署与运维。平台适用于知识问答、智能客服、内容创作等多种场景，相比同类产品更具功能性和开放性。Dify提供五种应用类型：聊天助手、文本生成、Agent、工作流和Chatflow，满足不同业务需求。部署方式支持SaaS云
本文提出了一种基于Splunk MCP服务器与LangChain/LangGraph框架构建SOC分析智能体的创新方案。该方案通过自然语言交互实现SPL查询自动生成与执行，解决了安全分析师学习周期长、工作流割裂等痛点。系统采用模块化架构，包含需求解析、SPL生成、查询执行、威胁分析和报告生成五个核心环节，支持人机协同审批机制。实验表明，该方法能有效提升安全运营效率，使分析师专注于战略决策。文章还分
本文深入解析Claude四大新功能：Skills赋予AI工具调用能力，解决"不能动手"问题；MCP作为数据连接协议，实现工具标准化接入；Projects提供长期上下文管理，避免重复输入背景信息；Prompts将复杂指令模板化，提升交互效率。四者形成完整层级关系：MCP为底层协议，Skills扩展能力边界，Projects和Prompts直接面向用户提升体验。文章还提供30分钟快
《Agent Quality》提出AI智能体质量评估新框架，强调传统方法已无法应对非确定性智能体的挑战。文章从有效性、效率、鲁棒性和安全合规四个维度构建评估体系，采用"由外及内"的分层评估方法，结合自动化指标、LLM评估和人机协同验证。通过日志、链路追踪和评估指标实现智能体可观测性，建立持续改进的质量飞轮机制。核心原则包括将评估融入架构设计、关注完整执行轨迹而非单一结果，以及保
本文详细介绍了一个基于大模型的智能问答系统架构，包括前端问答生成（查询解析、关键词提取、多模型召回）和后端数据处理（解析结构化、索引构建）两大部分。系统通过记忆机制处理上下文，结合Langchain等工具优化响应。同时提供了从零到精通的大模型学习路径，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并深入掌握AI大模型技术。
图片来源输入文本tokens，token向量化，自注意、多头注意，前馈神经网络，循环自注意、多头注意，前馈神经网络，输出文本token，自回归解码，追加到输入tokens，循环上述过程。展开一些就是下面的过程：再展开可以看大模型可视化。
系统性地介绍了RKNPU从入门到应用开发的全流程知识体系。本手册以“认识工具—构建环境—模型转换—部署实践”为主线，为开发者在Linux和Android双平台上提供完整的NPU应用开发指导。本手册既适合嵌入式AI开发初学者系统学习，也可作为高级开发者的技术参考，帮助开发者高效利用RKNPU实现各类AI应用的部署与优化。【公众号】迅为电子【交流群】861311530【视频展示】【视频教程】完整教程及
最近比较火的，AI 森林治愈系的画风，一个充满自然气息的森林场景，主体对象是一只可爱的卡通小生物，它有着圆滚滚的身体和两个小红点，看起来非常可爱。本节介绍如何使用豆包即梦也快速实现这种AI森林治愈系风格视频。
大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型，其显著特征有以下几点：训练数据大：使用互联网级文本（书籍、网页、代码等）进行训练，量级可达TB~PB级文本，而传统的AI模型仅达到GB级文本。参数规模大：模型参数量可达数十亿至数万亿，而传统的AI模型仅达百万至千万级。算力需求大：需数千块GPU/TPU并行
今天就来聊聊，AI大模型有哪些方向，新人怎么转行大模型赛道，让大家少走弯路，早日在AI领域如鱼得水！
本期GitHub热榜显示AI智能体开发工具正席卷开发者社区，Claude Code、opencode等项目通过自然语言交互极大提升编码效率，Chrome DevTools MCP和UI-TARS-desktop则推动多模态智能体与开发工具深度集成，同时TailwindCSS持续领跑前端工具链，NetBird提供现代化安全网络方案，反映出开发者正积极采用AI助手优化工作流，并重点关注智能体工具链集成
AI进化史：从单细胞到超级个体的成长之路 摘要： AI的发展经历了五个关键阶段：1）单细胞阶段（基于规则的简单逻辑）；2）神经元阶段（神经网络初步连接）；3）大脑阶段（Transformer架构突破算力限制，形成大语言模型）；4）教育阶段（通过预训练、微调和强化学习培养专业能力与价值观）；5）超级个体阶段（装备工具与知识库，成为可执行复杂任务的智能体）。这一进化过程展现了AI如何从机械执行逐步发展
书匠策AI会像“学术侦探”一样，扫描你的课程大纲、兴趣标签（比如你常搜“游戏化学习”“教育心理学”）和全球学术热点（实时抓取Nature、Science等顶刊的最新研究），生成“课程关联度+个人兴趣度+前沿热度”三重匹配的选题。：某经济学学生想研究“区块链在农产品溯源中的应用”，系统提示：“需掌握Solidity编程语言，且农村地区数据采集成本较高”，建议改写为“区块链技术对农产品供应链信任机制的
过去两年间，多智能体系统（MAS）被广泛视为人工智能演进的主流范式。该理论主张：若单个大型语言模型具备推理、规划与执行能力，那么通过多模型协同作业理应获得更优表现。这种理念催生了智能体集群在代码开发、科研攻关、金融建模及流程自动化等领域的应用浪潮。然而最新研究表明，一个反直觉的现象正在显现——向系统追加智能体数量并不必然提升性能，反而可能导致效率下降、成本攀升与精度衰减。
深度学习开发环境配置与硬件指南 本文提供了深度学习开发环境配置的完整指南，包括： Python包安装：详细列出torch、transformers等核心包的版本及安装命令 硬件配置推荐：对比NVIDIA/AMD显卡、Intel/AMD处理器等硬件选择 免费GPU资源：阿里云、Kaggle和Google Colab的获取方式 效率工具：介绍国内外代码生成工具和主流AI模型平台 深度学习基础：解释人工
高级智能体所有AI能力节点新增异常分支输出，工作流知识库新增导入/导出工作流功能。
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AI技术的飞速发展，让我们提前进入了“智能时代”，但AI安全的建设却滞后于技术迭代。这场“像素级攻击vs千万倍防御”的非对称战争，提醒我们：AI的价值不仅在于能力的突破，更在于安全的可控。从“重技术突破”转向“技术与安全并重”，把安全设计融入AI研发的全流程；加速分布式防御、AI安全检测等核心技术的落地，降低防御成本；建立统一的AI安全标准和监管体系，明确企业的安全责任。当AI越来越多地融入社会运
在大模型技术迅猛发展的今天，AI 应用正从“泛化对话”迈向“深度业务嵌入”的新阶段。如果说上半场的竞争聚焦于模型能力的展示与通用场景的覆盖，那么下半场的核心战场，则毫无疑问是深入企业业务一线的 Agent（智能体）应用。企业对 AI 的期待早已超越“能聊天、会回答”的初级阶段，转而追求能够理解行业语境、执行复杂任务、保障数据主权，并真正融入业务流程的生产力级智能体。这一趋势并非空穴来风。
摘要： ModelEngine 是一款专注于 AI 模型全生命周期管理（MLM）的平台，覆盖模型训练、部署、监控及迭代流程，尤其适配 Java 后端与云原生环境。其核心技术包括模型仓库管理、一键容器化部署、性能监控及推理优化，支持 ONNX Runtime 等跨框架推理引擎。典型应用场景包括：Java 集成 AIGC 模型（如 Stable Diffusion）、企业级版本迭代管理（如风控模型）、
出走5年，估值翻倍！曾被嘲笑「太保守」的Anthropic，正凭3500亿美元身价硬刚OpenAI。看理想主义者如何靠极致安全与Coding神技，在ARR激增的复仇路上，终结Sam Altman的霸权！2026开年最震撼的消息！Anthropic计划融资100亿美金，仅半年，估值就从1830亿涨至3500亿。这不仅是数字的狂飙，更是一场筹谋5年的「完美反击」。当OpenAI深陷人才流失与烧钱的泥沼
借鉴人类联想记忆，嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构，超越Transformer的局限。谷歌团队强调：优化器与架构互为上下文，协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典，开启AI从被动训练到主动进化的大门。「灾难性遗忘」，一个困扰了AI界几十年的幽灵，这一次或许被彻底解决了。过去一年，AI突飞猛进，绝非夸张的修辞，仅谷歌DeepMind一年的成就，就让人眼花缭乱：但如果DeepMind要选20
我们正在经历一个。
文章介绍智能体工程这一新兴学科，解决AI智能体从Demo到生产的工程挑战，包括10大工程维度：交互、模型、推理核心、上下文、记忆、知识、集成、可观测性、安全和治理工程。随着Agent应用走向真实业务，工程层面的挑战日益重要，智能体工程将成为2026年热点，决定Agent能否进入生产环境并实现规模化。技术层面的突破让AI智能体（Agent）成为当前绝对的AI热点。
黄仁勋指出，随着市场不断扩大，每个模型公司都可以选择自己想要差异化竞争的垂直方向或细分领域，比如“最强的编程模型”或“最容易使用、最适合大众的消费级产品”，他预测大模型领域未来会呈现出高度多样化的形态。在最新采访中，老黄自信满满地放出了这句豪言。这句话背后的原因是，前段时间，《No Prior》的Sarah Guo 与 Elad Gil 邀请英伟达 CEO 黄仁勋做了一场“2025年终总结”。
最讽刺的一点在于：Stack Overflow 花了十多年积累的内容，变成了 AI 模型的燃料——而这些 AI 现在回答问题更快、更友好、更少审判感。曾经帮助无数人学习的“问答圣地”，如今处在一个开发者经常“根本不需要再去问”的时代里。当然，它并没有字面意义上的“死”。平台仍有一些角落非常活跃，高手们还在解决复杂边界问题，旧帖也仍然有参考价值。对很多人来说，Stack Overflow 更像一个参
2025年大模型领域以推理模型、RLVR与GRPO技术为主导，GRPO成为研究热点。架构上Transformer仍是主流，但效率优化增多。推理扩展和工具调用成为提升性能的重要手段，"刷榜"现象凸显benchmark评估的局限性。AI在编程、写作和研究领域展现强大能力，私有数据成为竞争优势。未来发展方向包括RLVR扩展、工业级扩散模型和更好的长上下文处理技术。本文基于老司机推荐的年终盘点这篇文章的原
随着信息技术的快速发展，数字化浪潮正在深刻改变着各行各业的生产方式和服务模式。在这一背景下，传统行业面临着前所未有的转型机遇与挑战。本报告旨在全面分析数字化转型对传统行业的影响，探讨转型过程中面临的主要问题，并提出切实可行的解决方案。
本文详细介绍了CLAUDE.md和AGENTS.md这两个AI编程助手的配置文件。CLAUDE.md是Claude Code的专属配置文件，用于让AI了解项目上下文，包括构建命令、代码风格、项目架构等；AGENTS.md则是通用AI编程代理的开放标准配置文件。文章对比了传统README.md与AI配置文件的区别，解释了CLAUDE.md的文件位置优先级和内容规范，并提供了完整的配置示例。这些文件能
多模态大模型，结合了NLP和CV的能力，通过整合并处理来自不同模态的信息（文本、图像、音频和视频等），可以处理跨领域的任务，例如文生图，文生视频、跨媒体搜索（通过上传图，搜索和图有关的文字描述）等。根据训练的数据类型和应用方向，我们通常会将大模型分为语言大模型（以文本数据进行训练）、音频大模型（以音频数据进行训练）、视觉大模型（以图像数据进行训练），以及多模态大模型（文本和图像都有）。大部分的大模
月薪 15K 的 Java 仔，转行大模型后直接翻倍。别不信，这事儿正在批量发生。有人说想搞大模型必须 985 硕士起步，还得发过顶会论文？。现实是：37 岁老程序员转型大模型应用开发，三个月拿下 offer；传统运维小哥靠 RAG 技术逆袭，薪资直接跳涨 80%。这行业正在上演现实版《屌丝逆袭》。
接下啦，我们利用SpringAI发起大模型的第一次对话。
中国大模型行业蓬勃发展，产业链涵盖基础层、模型层和应用层。当前商业化进程活跃，金融、政府、教育等领域渗透率高。2023年市场规模增长超100%，预计2030年将超2200亿元，年复合增速40%以上。未来预测大模型、决策大模型和具身智能大模型有望成为行业新风口。百度、阿里、腾讯等企业积极布局，专利申请数量领先。行业概况1、定义大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。
文章介绍了国产AI大模型的发展现状，分析了百度文心一言、腾讯元宝、阿里通义千问等主流产品。根据访问量排名，网站端DeepSeek领先，APP应用端豆包和字节跳动表现最佳。文章指出，头部互联网企业在AI大模型领域具有竞争优势，并建议大多数用户选择DeepSeek或豆包AI即可满足需求。还记得2022年11月30日Chat-GPT3.5发布吗？短短5天的时间，其用户量就飞速突破了100万。时至今日，从
文章展示了一个混合AI系统架构开源工具如spaCy提供基础自然语言处理能力大语言模型用于快速原型设计和复杂生成任务特定任务模型通过蒸馏技术实现高效生产部署模块化设计允许不同组件根据任务需求灵活组合和替换这种技术路线强调了在AI系统开发中平衡创新速度与生产可靠性的重要性，证明了开源生态在构建可控制、高效AI系统方面的独特价值。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的
免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等
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文章阐述了以大模型为核心的技术生态，强调其需具备自然语言理解、创作和使用工具的能力。Agent智能体作为大模型的"手和脚"，使其能够使用工具完成任务。大模型的本质是理解和生成能力的结合，应用过程需要强大的容错处理，因为执行复杂且不稳定。理解大模型原理可从人类能力角度出发，但实现过程却极为复杂。大模型的技术生态本质上就是围绕着大模型这个“人”转的。大家在学习大模型应用开发时会发现有很多种不同的技术方
本文是我在备战2025秋招期间，结合多场大厂AI技术面试实战整理的核心题库合集。对于想要入门大模型领域、冲刺AI相关岗位的小白和程序员来说，这篇实战派“八股文”能帮你精准把握面试重点，少走弯路。：大模型算法工程师、Agent工程师、AI开发工程师、算法评测工程师，面试聚焦国内互联网中大厂。因此，本文题目严格匹配这些岗位的核心能力要求，覆盖从LLM/VLM基础理论、RAG/Agent应用开发，到RL
领域知识覆盖不足、幻觉问题、信息过时以及数据安全风险，使得直接依赖大模型处理专业或实时性需求变得不可靠。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过将外部知识库与模型结合，动态检索相关文档作为生成依据，有效弥补了这些缺陷。通过上述方法，RAG系统能够在大模型基础上构建更可靠、更专业的智能应用，尤其适合对准确性要求严苛的领域。复杂场景中，RAG与微调可协同使用：RAG负
本文介绍了一套全自动AI电商短视频生成工作流，无需专业设备和团队即可制作高质量产品宣传片。通过Coze工作流+Banana2+Sora2的组合，系统可自动完成产品卖点提取、风格化分镜生成和视频渲染三个核心环节。关键步骤包括：1）上传产品图并设置参数；2）AI分析产品卖点；3）生成九宫格分镜图；4）制作Sora2视频脚本；5）最终视频渲染输出。该方案特别适合中小卖家，能显著降低拍摄成本，实现0成本批
2025年即将过去,作为一名深耕RAG技术的算法工程师,我想和大家聊聊这一年RAG技术的真实状态——不是那些震惊体标题下的"RAG已死",也不是各种PPT里的宏大叙事,而是我在实际落地中观察到的技术演进、踩过的坑,以及对2026年的真实判断。技术本身没有对错,关键在于是否用对了地方。下期分享： 7 种必须了解的企业落地RAG 架构回看这一年,RAG经历了从狂热到冷静,技术本身在成熟,但大家的心态也
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