AI“大模型”是相对于传统AI模型而言的，指的是参数规模大、学习能力强的模型。它们拥有强大的数据处理和推理能力，能够应对复杂任务。例如，GPT系列模型不仅可以完成写作任务，还能实现编程、回答问题等多种功能，表现得更加“聪明”。深度学习（）是基于“神经网络”的机器学习方法，特别擅长从复杂数据中提取特征并作出精准预测。如果线性回归是“单核处理器”，那么深度学习就是“多核加速器”。它模拟人脑的神经元，用

知识蒸馏是一种机器学习技术，目的是将预先训练好的大型模型（即 “教师模型”）的学习成果转移到较小的 "学生模型 "中。在深度学习中，它被用作模型压缩和知识转移的一种形式，尤其适用于大规模深度神经网络。知识蒸馏的本质是知识迁移，模仿教师模型的输出分布，使学生模型继承其泛化能力与推理逻辑。教师模型（Teacher Model）：通常为参数量大、训练充分的复杂模型（如DeepSeek-R1），其输出不仅

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

Ollama本地化部署的模型可用于：AI编程助手：集成VS code开发编程助手，作为cursor的平替；聊天机器人：集成open WebUI/Chatbox实现可视化聊天；Python API：集成python API实现本地模型调用；anythingLLM：集成anythingLLM构建本地知识库，包括paper阅读、小说创作、法律文书等。由于R1模型推理能力非常强，预计未来应用潜力巨大。

线性代数高数概率凸优化PythonC/C++NumpyPytorchTensorflowKerasOnnxMLPCNNRNNGPT-2RWKVMambaTTTLLM相关：Prompt各种理论框架，RAG各种技术，FineTune的几种方法好了，开始正式的劝退版吧。

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。评估大型语言模型（LLM）是管道中一个被低估的部分，这一过程既耗时又具有一定的可靠性。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框

在人工智能（AI）迅速发展的背景下，从传统的编程领域如Java程序员转向大模型开发是一个既充满挑战也充满机遇的过程。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。一、明确大模型概念简单来说，大模型就是具有大量参数和强大计算能力的人工智能模型，可以处理各种复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。想象一下，大模型就像是一个超级聪明的大脑，能够理解和处理各种信息。二、转行步

Coze 是字节跳动推出的新一代 AI 原生应用开发服务平台，功能强大，有 60 多个插件，支持自定义插件；提供便捷知识库管理，具备长期记忆能力；可轻松设置定时任务，通过拖拉拽搭建工作流，开发完成后还能预览调试，全方位助力 AI 应用开发。废话不多说了，今天教大家使用Coze创建专属DeepSeek智能助手，支持知识库、联网搜索！

这篇文章，我将结合自己在大模型领域的经验，给大家详细聊聊比如大模型都有哪些方向？各方向的能力要求和岗位匹配？新手转行大模型常踩的坑和常见的误区？以及入行大模型最顺滑的路径？如果你是正打算入行大模型的校招/社招同学，请一定看完，可能会让你在入行大模型的路上，少走很多弯路。

如今是AI的时代，如果能够通过大模型自动操作浏览器，无论是网页抓取、自动化测试还是数据收集都能大大提高效率。因为你无须编写和维护复杂的xpath、正则、css选择器脚本。今天，喵将介绍一个非常有趣的工具——browser-use[1]，并结合DeepSeek模型，展示通过 AI Agent自动化操作浏览器。