转行大模型领域正当时：30+程序员的技术积累和跨领域经验成为独特优势。大模型领域人才需求旺盛，薪资水平高，掌握相关技术可快速成长为全栈工程师。系统学习路径分为四个阶段：初阶应用（10天）、高阶应用（30天）、模型训练（30天）和商业闭环（20天），包含提示工程、RAG系统、智能体开发等核心内容。文末提供独家大模型学习资料包，助力快速入门。

2026年将成为多智能体协作系统(MAS)发展的关键元年，科技巨头纷纷布局这一领域。OpenAI、谷歌、微软等企业已将MAS作为战略重点，资本市场也涌现出沃尔玛、美国运通等成功应用案例。分析指出，2025年AI主要聚焦降本增效，而2026年MAS将实现大规模增收，成为程序员必须掌握的新一代AI技术。随着MAS应用的爆发式增长，相关人才需求激增，初级工程师平均薪资已达28K，系统学习大模型技术将成为

本文系统梳理了检索增强生成(RAG)技术的演进历程，对比分析了Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构。从基础的索引-检索-生成三阶段流程，发展到包含预检索优化、后检索处理的Advanced RAG，再到模块化设计的Modular RAG，RAG技术通过创新解决了知识更新、语义对齐等关键问题。文章详细阐述了各代架构的技术特点与突破，指出模

大模型时代的个人实践与思考 本文分享了作者在大模型技术快速发展的背景下，通过两个AI编程项目（通勤英语练习视频生成器和MCP服务器开发）的实践经历。作者发现大模型已经能够显著提升个人开发效率，甚至单人就能完成团队工作。面对AI带来的挑战，作者建议普通人应积极适应变革：培养日常使用大模型的习惯，学会与AI协作，转变思维方式来应对未来世界，而不是陷入技术焦虑。文章还包含了对AI学习路径的建议和相关资源

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本文通过鸡哥的故事生动引入RAG（检索增强生成）技术，阐述了其核心原理：先检索知识库相关信息，再结合问题输入大语言模型生成精准回答。重点解析了实现RAG的关键技术环节，包括文本向量化、文档切分和向量数据库应用，有效解决了大模型处理长文档时信息过载的痛点，显著提升了回答质量。文章以幽默案例为引，深入浅出地展示了RAG技术在实际应用中的价值。

LLaMA Factory是高效易用的大模型训练微调平台，通过LoRA等技术冻结大部分参数，降低算力需求。它解决了技术门槛高、资源需求大、流程碎片化问题，适合资源有限场景、垂直领域定制和交互应用快速落地。文章详细介绍了安装、数据准备、SFT指令微调和模型合并全流程，为开发者提供完整的大模型微调解决方案。

• 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

• 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

do_sample：布尔类型。是否使用随机采样方式运行推理，如果设置为False，则使用beam_search方式temperature：大于等于零的浮点数。公式为：从公式可以看出，如果T取值为0，则效果类似argmax，此时推理几乎没有随机性；取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。如果该问答只存在确定性答案，则T值设置为0。反之设