2025年大模型产品经理迎来黄金发展期，AI相关岗位薪资涨幅超50%，资深人才年薪可达80万以上。文章系统分析了大模型产品经理必备的5大核心能力，包括技术理解力、数据洞察力等，并为零基础转型者设计了7阶段学习路线，涵盖技术原理掌握、实战项目演练等关键环节。通过3个真实转型案例，展示普通人如何实现职业跃迁。文末还提供包含技术文档、实战项目和求职资源在内的免费福利包，帮助读者抓住AI时代机遇，快速完成

DeepSeek计划于2月中旬（中国春节期间）推出新一代AI模型V4，专注编程能力提升。据内部测试，V4在代码任务表现上或超越Claude和GPT系列，并在处理超长代码提示方面取得突破，有望显著提升开发者处理复杂项目的效率。网友调侃DeepSeek"每逢佳节大更新"已成传统。该模型发布正值AI行业快速发展期，相关岗位需求激增，初级工程师平均月薪已达28K。同时，文章提供了一套系

本文深入解析大模型函数调用（Function Calling）技术，对比其与ReACT的区别，并介绍工具定义格式及应用场景。Function Calling通过结构化函数注册实现外部服务交互，适用于API调用、数据库查询等任务。文章通过Python示例展示如何让大模型执行计算并返回精确结果，强调该技术在提升AI应用能力中的关键作用。核心内容包括工具调用的概念、返回格式及常用工具类型，为开发者提供实

文章详述大模型领域的高薪前景与零基础转行路径，基于人才缺口500万的市场现状，提出四阶段学习路线：认知建立、核心技术掌握、实战项目构建与求职准备。同时警示五大学习误区，推荐学习资源与职业发展路径。强调技术民主化降低了门槛，通过系统学习和项目实践，零基础者可在8-12个月内成功转型，年薪可达30-55万。

企业数字化转型常陷入技术崇拜怪圈，忽视价值流失。真正的竞争力在于"精益为骨，数字为经，AI为智"的深度融合。需穿越三层价值结界：精益筑基用价值流图识别浪费；数字赋能用数据流动焊接断点；AI涌现被具体问题召唤。行动路线包括价值诊断、精益拉通和智能试点。精益卓越运营是技术回报的前提，2026年胜负在于解决具体车间问题的价值，而非追逐炫酷技术概念。

阿里巴巴开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker两款多模态模型，填补了多模态RAG在向量检索和重排序环节的空白。这两款模型基于Qwen3-VL基础模型，支持文本、图像、视频等多种模态输入，在多项基准测试中达到SOTA水平，其中8B版本在MMEB-V2榜单以77.8分夺冠。模型支持30多种语言、自定义指令和向量维度调整，采用Apache 2.0许可证完全免费商用。

这些公司都在以高薪争夺 AI 大模型人才。• 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开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；这份文档整理了大模型技术在多个行业和领域的实际应用案例，强调了大模型在提升工作效率、降低成本、促进创新等方面的能力，并对未来的大模型应用和服务模式进行了

保持对新技术的好奇心，紧跟行业发展的步伐，才能在这个快速变化的领域中立于不败之地。• 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。• 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开发框架和

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。• 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开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）

与此同时，我拜读了计算机体系结构的泰斗David Patterson和编译器大师Chris Lattner的经典讲座，他们都提到：在后摩尔定律时代，算力增长的唯一途径是专用芯片，而机器学习编译器会成为重要的研究方向。作为一名算法研究人员，与其天马行空地研究算法（抽奖），期待着未来的硬件会对算法亲和，不如直接学习理解硬件，设计对当前硬件亲和的算法，直接与庄家合作，岂不是必然抽中彩票？就这样，我的“v