大模型产品经理学习路线：从零基础到专业人才的90天进阶指南 本文系统梳理了大模型产品经理的培养路径，涵盖五大核心阶段： 基础知识（计算机科学、AI/机器学习原理） 大模型技术（分布式训练、模型优化等） 产品管理（用户研究、商业模式设计） 实战经验（项目全流程参与） 持续提升（行业趋势跟踪、软技能培养） 行业数据显示，国内大模型岗位缺口达47万，初级工程师平均月薪28K+。文章提供分阶段学习计划：

大模型工程师门槛并不高，企业更需应用型人才而非算法研究员。本文指出四大核心能力：提示工程、RAG技术、模型微调和工程部署，传统程序员可通过系统学习快速转型。当前正是入局良机，工具成熟、需求旺盛，薪资涨幅显著。多个转型案例证明，工程经验迁移是关键优势，零基础者一个月即可产出可演示项目。学习路线清晰，抓住风口实现职业跃升。

2026年全球AI市场格局生变：通用AI增长放缓，OpenAI市占率跌破65%，Gemini升至20%；音乐/音频生成成增速最快赛道（Suno占80%份额）。多模态产品崛起，而图像/写作/自动化工具流量下滑。AI原生应用冲击传统平台，解题类教育工具受创严重（Mathway流量-57%），强社区平台仍稳健。编程领域维持双寡头格局（Lovable+Cursor占50%+），视频生成赛道可灵异军突起（市

本文提出智能体学习生态系统(ALE)，包含ROLL训练框架、ROCK环境和iFlow CLI工具三层架构。创新性IPA算法基于语义交互块进行信用分配，提升长程训练稳定性。实验表明，基于百万轨迹数据训练的30B参数ROME模型在SWE-bench等基准上接近GPT-5性能。系统还实现了细粒度rollout与异步训练的多路复用机制，显著提升GPU资源利用率。ALE通过"状态-动作-观测-反馈

智能体反思模式：AI自我优化的关键技术 智能体反思模式是一种让AI对自身输出进行评估并自我纠错的机制，通过"执行-评估-优化"闭环迭代提升输出质量。该模式具有三大核心价值：减少人工修正成本、避免重复犯错、适配复杂场景。典型实现方式采用"生产者-批评者"双模型架构，生产者负责生成内容，批评者专注评估优化。实践要点包括：设定具体评估标准、控制迭代次数、结合记忆功

DeepSeek将于2月中旬发布V4模型，主打编程能力，目标超越Claude成为编程之王。V4在四大方向实现突破：编程能力、超长上下文代码处理、算法不易衰减、推理能力提升。该模型基于MoE架构、MLA机制和R1强化学习经验，采用创新的mHC算法解决大模型训练不稳定问题。在硬件限制条件下，DeepSeek通过算法优化实现高性能，V4若成功发布将成为AI领域重要里程碑。

大模型领域四大方向解析：数据、平台、应用与部署 本文针对大模型行业新人提出实用建议，指出常见误区：多数新手盲目选择应用方向，却忽视数据工程师等更易入门的岗位。文章系统分析各方向特点： 数据方向（数据处理/清洗）是转行最佳切入点 平台方向（分布式训练/集群管理）适合工程背景者 应用方向（算法开发）需相关经验支撑 部署方向（推理加速）要求较高工程经验 并提供90天系统学习路径：从提示工程、RAG系统到

AI产品经理转行做大模型的实用指南：从自我评估到技能提升 摘要：本文为AI产品经理转行做大模型提供了系统指导。首先介绍了大模型的特点和优势，强调其对数据、计算资源的高要求。随后提出产品经理转行需具备的5项核心能力：技术理解、数据分析、用户洞察、产品思维和团队协作。文章提供了详细的自我评估框架，并针对不同评估结果给出转行建议。在技能学习方面，推荐了原理学习、应用实践、优劣势分析三个维度的资源和方法，

开源项目planning-with-files实现Manus风格AI工作流，通过task_plan.md、notes.md和[deliverable].md三个核心文件，帮助AI克服上下文丢失和目标漂移问题。该项目遵循文件作为单一真理来源、状态显式化、上下文极简主义等原则，使AI在复杂任务中保持清晰思路。作为Claude Code Skill安装后，AI能自动维护文件系统，实现思考与行动分离，确保

【150字摘要】DeepSeek计划在2026年春节发布V4大模型，延续其春节发布传统（如去年R1模型引发行业震动）。该公司持续深耕底层技术，近期发布86页详实论文展现技术共享精神。V4将重点提升代码生成和复杂逻辑能力，有望超越当前领先的Claude模型。作者认为DeepSeek代表了中国AI掌握核心技术的底气，其开源态度和技术突破正在重塑行业格局，期待V4带来新一轮技术革新。