30岁建筑从业者成功转行AI：从裁员到北美大厂offer的蜕变之路 面对房地产行业衰退，30岁的建筑从业者王同学毅然转行学习AI大模型技术。他基于技术融合趋势、职业发展前景和交叉学科优势等考量，通过专业工作坊获得指导，最终成功申请到卡耐基梅隆大学和康奈尔大学。如今即将毕业的他已手握多家北美大厂offer，实现职业重生。王同学的经历证明：转行学习AI大模型永远不晚，关键在于坚定决心和获得正确指导。文

本文针对测试开发人员整理了大模型微调的35个核心面试问题，涵盖显存需求、SFT数据构建、训练方法、模型评估等关键技术。内容包含中文模型训练经验、batch size设置、优化器选择等实用技巧，强调大模型微调可拆解为监控、测试、优化等环节。文章指出，AI已渗透测试领域，测试开发人员需掌握微调机制、预训练逻辑等知识，构建质量评测集、分析训练日志等能力正成为AI时代的核心竞争力。通过系统学习大模型技术，

本文系统介绍了软件架构的多种模型与设计原则，包括4+1视图、C4模型和TOGAF架构等主流架构框架。重点阐述了业务架构、应用架构、技术架构和数据架构的设计方法和实践原则，特别针对互联网行业特点，提出通过架构设计控制系统复杂度、实现高可用高性能系统的解决方案。文章详细讲解了如何从不同视角和层次构建系统架构，为架构师和开发者提供了实用的系统设计指南，帮助提升架构设计能力。

Agent0是一种突破性框架，实现了完全无需人类数据的智能体自我进化。它采用双智能体协同架构：Curriculum Agent生成挑战性任务，Executor Agent解决任务并使用代码解释器提升能力。通过不确定性奖励、工具使用奖励和ADPO算法，Agent0能够持续提升任务复杂度与模型能力，在数学和通用推理任务上表现优异，让模型成为自己的老师、对手与工具使用者。

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成模型，有效解决大语言模型的知识局限和幻觉问题。其流程分为数据准备（提取、分割、向量化、入库）和应用（提问、检索、Prompt生成、答案输出）两个阶段。高级RAG采用分块优化、分层索引、假设性问题等技术提升检索效果，使模型能精准获取外部知识并生成可靠回答。该技术已广泛应用于智能客服、企业知识库等场景，显著提升了AI系统的准确性和实用性。

人工智能（AI）的“三驾马车”——数据、算法和算力，是驱动技术发展的核心要素，如同生物进化中的基因、能量与环境，构成了AI发展的底层逻辑。三者既具备独立的技术价值，又形成相互制衡的共生关系。算法是人工智能的智慧核心，决定了系统如何思考和解决问题。1. 核心能力：• 决策能力：比如医疗影像诊断中，算法能识别病变特征（如肿瘤边缘）并提供诊断建议。• 学习能力：通过海量数据自动调整参数，例如推荐系统根据

在数字化转型浪潮与国家 “东数西算” 等战略驱动下，大型央国企对数据中心的需求呈现爆发式增长。一方面，随着业务的拓展与深化，诸如金融交易、能源调度、政务服务等核心业务产生海量数据，亟需强大的数据处理与存储能力。另一方面，人工智能、大数据分析等新兴技术的应用，对算力提出了更高要求。在此背景下，构建一个高效、安全、绿色且具备强大智能算力的中心机房，成为央国企实现数字化战略的关键基础设施。

本文详细介绍了大模型推理过程中的三种核心调试技巧：一是分布式系统中的日志调试方法，包括rank0打印和分文件记录；二是使用remotepdb工具在多进程环境中进行断点调试；三是借助nsys和torch profiler等工具进行性能分析。作者结合vLLM框架实例，提供了具体的代码示例和使用方法，帮助开发者快速定位和解决分布式推理系统中的各类问题，提升大模型应用的稳定性和性能。

大模型算法面试核心要点摘要 本文整理了大模型算法岗位面试的核心知识点，涵盖基础理论与进阶应用。基础篇包括主流开源模型体系（如Transformer、Hugging Face）、语言模型区别（prefix LM与causal LM）、大模型架构（基于Transformer的LLM）及Tokenizer实现方法（BPE算法）。进阶篇探讨了长文本处理限制、复读机问题解决方案，以及不同场景下模型选型建议（

AI大模型系统学习路线指南 本指南提供了一套完整的AI大模型学习路径，从基础到进阶，帮助学习者逐步掌握相关知识与技能。 学习路线分为六个阶段： 基础阶段：涵盖数学基础（线性代数、微积分、概率统计）和编程基础（Python、数据结构与算法） 机器学习入门：理论学习与实践项目结合 深度学习深入：学习框架使用和经典模型实现 大模型探索：理解Transformer架构和预训练模型 进阶应用：强化学习、论文