本文介绍了大语言模型（LLM）从零开始训练的完整流程，帮助零基础读者理解并实践AI模型的开发。文章首先讲解大语言模型的基本概念，如通过海量数据学习语言规律的能力。接着详细拆解训练前的准备工作，包括硬件配置（入门级GPU即可）、开源工具（如PyTorch和Hugging Face）和核心知识（如Token和微调方法）。在数据处理环节，重点介绍了数据清洗、分词转换等关键步骤。模型选择部分推荐从LLaM

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）

• 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

本文详细解析转行大模型开发所需的知识体系与学习路径，涵盖编程语言、数学基础、机器学习、NLP等核心技能，并从入门到专业阶段规划了技术路线。通过明确各项技术的掌握程度，结合医疗行业应用案例和岗位需求数据，为转行者提供系统性的指导，帮助零基础人士高效掌握大模型开发能力，实现职业转型。

本文探讨了将LLM大模型类比书籍出版的可能性。研究发现出版本质是认证、分发和变现三要素，而LLM在呈现多元视角和专用模型价值方面存在挑战。最终提出"服务出版"新模式：通用大模型+专业内容+机构背书的交互式知识服务。核心发现包括：出版本质是社会认可而非技术认证；专用模型在窄领域缺乏意义；真正价值在于基于通用模型的专业知识服务。这一思考揭示了AI时代知识传播的新形态，展现了从简单类

摘要： 本文系统综述了AI智能体架构的设计与应用，围绕审议推理、规划控制和工具交互三大维度展开分析。文章提出统一分类框架，涵盖智能体组件、编排模式和部署场景，并探讨了延迟与准确性、自主性与可控性等关键设计权衡。研究指出当前面临工具验证、记忆管理、决策可解释性等核心挑战，强调真实工作负载下评估的重要性。随着AI智能体从写作辅助转向工作流自动化，其在企业系统、Web操作等场景的应用凸显了安全防护和可靠

大模型上下文长度正从128K向百万tokens突破，带来AI能力的质变。通过高效注意力算法、分级存储等技术攻克"内存墙"，使AI能处理更复杂信息。这一突破将重塑企业知识管理、代码开发、创作研究等领域，使AI从简单对话转向"马拉松"式任务处理。尽管面临成本、评估和安全等挑战，但"无限上下文"和AI主动感知的未来已清晰可见，标志着人机交互新纪

哈佛研究揭示，生成式AI正导致企业减少初级岗位招聘（约7.7%），而对资深岗位影响不大，形成"资历偏向型技术变革"。批发零售业和普通院校毕业生受冲击最严重。AI主要通过减少外部招聘而非解雇新人来实现这一变化。建议年轻人提升AI难以替代的能力，资深人士则应学习与AI形成互补关系，共同应对AI时代的职场变革。

今天一篇文章，带你了解LLM调用工具的发展历程，搞懂Function Call、MCP、Skills这些概念与异同，并重点讲解最新的Agent Skills。

文章主要介绍了AI大模型在教育领域的五大应用方向：个性化教学、智能辅导、在线教育、语言学习和教育管理。AI大模型通过分析学生学习数据，提供个性化教学方案，优化课程设计，实现精准评估，并助力教育管理智能化。文章还提供了从零基础到进阶的大模型学习路线，帮助读者系统掌握相关技术，适应AI时代的教育变革。