本文为AI大模型学习者提供了系统化的学习路径，分为三个阶段：1-3个月筑牢数学与编程基础，4-6个月掌握机器学习核心体系，7-12个月在NLP、计算机视觉或强化学习等领域专项突破。文章包含分级实战项目库、精选学习资源、职业发展建议及技能认证指南，最后分享了作者整理的大模型学习资料，包括学习路线图、商业化方案、视频教程、书籍、面试题等资源，帮助零基础程序员系统掌握AI大模型技术。

AI Agent开发的核心四要素包括：结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数系统化设计、Agent规划与多Agent协作。文章详细阐述了提示词的结构化设计方法（输入输出格式化、路由分发、链式模块化）、RAG技术的应用场景（NoCode/ProCode方案）、上下文窗口优化策略，以及多Agent系统的任务规划机制。作者结合自身培训经验，为不同阶段的开发者提供了构建高效AI Agent的系统

本文系统介绍了成为AI产品经理需要掌握的核心知识，包括大模型的训练流程和推理原理，提示词工程技巧，RAG和微调技术，以及新时代原型图工具和AI编程工具的应用。文章强调理解大模型底层原理对有效控制模型的重要性，并提供了实用技巧和方法论，帮助AI产品经理快速构建和验证AI产品原型，实现从理论到实践的跨越。

本文系统介绍了成为AI产品经理需要掌握的核心知识，包括大模型的训练流程和推理原理，提示词工程技巧，RAG和微调技术，以及新时代原型图工具和AI编程工具的应用。文章强调理解大模型底层原理对有效控制模型的重要性，并提供了实用技巧和方法论，帮助AI产品经理快速构建和验证AI产品原型，实现从理论到实践的跨越。

文章通过公司运作的比喻，生动解释了AI智能体的四大核心概念：Agent(CEO决策者)、Sub-Agent(部门执行者)、Skills(公司方法手册)和MCP(对外接口)。通过"三个月内上线新产品"的故事，展示了这四个概念如何协同工作：Agent拆解任务，Sub-Agent执行，Skills提供方法，MCP接入外部能力。这种类比帮助读者理解AI智能体的底层逻辑和协作关系。

摘要： 文章探讨了大模型在自动化机器学习工程（MLE）中的应用潜力，提出MLE-Bench评估基准，通过75个Kaggle任务量化大模型的MLE能力。研究以AIRA-dojo框架为基础，从环境组织、评估信号、算子设计和搜索策略四个维度对比了AIDE、R&D-Agent等四种方法的差异。结果显示，大模型在部分任务上接近人类水平，但工程闭环稳定性、评估可靠性和算子有效性仍是瓶颈。未来需优化系统

文章介绍了百度最新发布的文心大模型5.0，这是一款采用原生全模态统一建模技术的顶尖大模型，在全球大模型实战榜单中位列全球并列第二、国内第一。文心5.0通过超大规模混合专家(MoE)架构实现了2万亿参数规模下低于3%的激活比例，在文本、图像、音频、视频等多模态理解与生成能力上达到全球领先水平，并强化了智能体长程任务规划能力，是一款冉冉升起的国产顶尖大模型。

本文从工程角度分析了两个流行的强化学习框架veRL和OpenRLHF，探讨了它们如何利用Ray框架实现多模型协同训练。文章详细解析了两个框架的模块设计、资源调度策略（如colocate和Hybrid Engine）以及数据流和控制流的实现方式。通过对比分析，揭示了Ray的remote异步调用和Actor抽象如何使各模块拥有独立运行单元，实现灵活的任务调度和资源分配，为多模型间的频繁交互和协同工作提

答案是不一定！以DeepSeek、Qwq等为代表的大模型已经开源，算法不再是唯一的门槛。那么，大模型应用开发的企业招聘情况如何呢？事实上，大部分企业只有20%的岗位是算法岗，而80%的岗位是AI应用开发岗。大模型的开源意味着AI时代更需要的是基于大模型的新生产力工具，而非纯粹的算法研究。

2025年，一位32岁的Java工程师在BOSS直聘上投出第47份简历后，收到了这样的回复：“很遗憾，该岗位已要求具备AI大模型集成经验。”**这不是个例**，而是整个Java生态正在经历的技术迭代阵痛。