大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期觉得比较有意思的论文：1、AI瘦身有术：最新量化技术让大模型"减重90%"2、AI也要"身入其境"？最新研究让大模型学会像人类一样思考和行动大模型火了，但它"吃的太多"成了最大的问题。以GPT-3为例，模型光是存储就需要350GB空间，更不要说运行时的庞大算力需求了。想在手机、IoT设备上运行？别做梦了！“量化"的技术为大模型

• 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

本文深入解析了大语言模型(LLM)的预训练过程，将其比作模型的"童年教育"。预训练通过海量文本数据，使模型学习语言规律、语义关联和领域知识，掌握基础语言能力。文章详细介绍了预训练的数据准备、目标函数、Transformer架构支撑及算力需求，并阐述了预训练带来的零样本学习、跨任务迁移和涌现能力。尽管面临算力、数据质量和知识更新等挑战，预训练仍是LLM从"通才"成长为"专家"的关键基础。

35岁程序员面临职业转型十字路口时，大模型作为当下最热门的技术赛道，无疑是极具吸引力的选择。但跨领域转型并非易事，需要系统规划与稳步推进。以下是专为35岁程序员量身定制的大模型领域转行落地步骤，兼顾基础入门与技能衔接，助力快速站稳脚跟。

本文精选7个热门开源项目：1)主流AI大模型系统提示词合集(1.5W星)，揭示ChatGPT等AI的底层引导逻辑；2)电子书转有声书工具Audiblez，支持9种语言；3)GitHub集成的开源项目管理软件OpenProject；4)AI嵌入数据库Chroma；5)自然语言查询数据库的生成式BI工具WrenAI；6)AWS开源的轻量级微虚拟机Firecracker(3W星)。这些项目覆盖AI提示工

本文记录了作者历时两个月构建医学知识库的完整历程，从最初的朴素RAG到多路召回RAG的三次迭代尝试，最终选择Dify平台结合硅基流动API服务实现。过程中解决了本地模型资源不足、API配置和延迟等技术难题，总结出文本预处理质量大于算法复杂度、混合检索优于纯向量检索、云端API更适合个人用户等关键经验。作者通过实践深入理解了RAG的核心技术，并强调在项目推进中要敢于放弃沉没成本。最终构建的知识库采用

AI应用开发正从实验室迈向工业化阶段，呈现四大关键趋势：入口战争（千问与豆包生态路径对决）、评测革命（MiniMax推动从结果评估转向过程合规）、推理侧缩放（美团LongCat的"重思考"工程化实践）和底层信号（国产化突破与成本下降）。当前竞争已从模型能力比拼升级为系统工程与生态整合的长期较量，工程师需深耕专业领域同时保持开放思维。国产技术栈突破和推理成本降低将为AI普惠化创造

摘要：蚂蚁集团旗下CodeFuse代码大模型支持40+编程语言，实现自然语言到代码的精准转化，覆盖软件开发全生命周期。其创新功能"图生代码"可将设计图秒级转化为前端代码，效率提升显著。该模型在HumanEval等榜单超越GPT-4，代码生成采纳率30%，开源资源获170万下载量。作为蚂蚁百灵大模型家族成员，CodeFuse通过降低技术门槛、提升编程效率，推动AI时代软件开发新范

面试经验与前端技术总结 本文分享了作者在求职过程中的面试经历与技术总结，涵盖简历优化、面试技巧及高频考点解析。作者投递了有赞、滴滴、51信用卡和阿里等公司，最终成功入职阿里企业智能事业部。面试不仅是技术能力的检验，更是持续学习与改进的过程。建议提前梳理知识体系，结合项目实践深入理解原理，同时保持良好心态应对挑战。文中附完整面试题解和技术资料获取方式。

AI Agent是能自主完成任务的AI智能体，集成了AI聊天机器人、自动工作流和静态知识库，可通过环境交互自动完成订酒店、订机票等任务。其核心包括四个模块：工具模块提供可用工具；记忆模块存储环境与对话信息；规划模块拆解任务生成推理链；行动模块将决策转化为结果，实现智能体自主运行。