一位有5年金融产品经理经验的成功转行者分享AI产品经理求职经验。重点包括：AI技术储备（机器学习、深度学习及大模型原理）、AIGC项目经历准备、简历优化技巧、大厂面试流程及常见问题解析。作者通过系统学习和项目实践，成功入职成都AI科技公司，并提供了实用的面试题库和学习资源，为想转行AI产品的人群提供全面指导。

一位有5年金融产品经理经验的成功转行者分享AI产品经理求职经验。重点包括：AI技术储备（机器学习、深度学习及大模型原理）、AIGC项目经历准备、简历优化技巧、大厂面试流程及常见问题解析。作者通过系统学习和项目实践，成功入职成都AI科技公司，并提供了实用的面试题库和学习资源，为想转行AI产品的人群提供全面指导。

谷歌推出的A2UI是基于JSON的AI界面生成标准，允许智能体动态创建交互界面。其核心优势包括安全可靠（组件白名单+纯数据传输）、跨平台兼容（一套JSON多端原生渲染）、LLM友好（流式增量生成）、高效更新（精准局部刷新）及多代理协同。虽面临初期集成成本、功能局限、性能挑战等问题，A2UI仍是AI应用落地的重要工具，特别适用于动态表单、数据可视化和跨应用场景，重塑AI用户体验。

本文系统介绍了RAG技术及其应用前景。RAG通过检索外部知识库增强大模型回答质量，解决了幻觉、专业性和可解释性问题。其架构包含索引、检索、增强、生成四个阶段，采用向量化和分块技术提升语义理解效率。当前主流应用包括知识助手、智能客服等场景，但面临文档整理和检索策略定制等挑战。未来RAG将向多模态、Agent集成方向发展，并可能成为连接数据源与AI应用的关键桥梁。作者认为RAG最终将作为支撑层服务于A

本文介绍了Agentic RAG的概念及其实现方法。Agentic RAG是传统RAG系统的智能升级版本，通过整合AI Agent实现多轮检索、智能决策等功能。文章首先回顾了RAG的基本架构和工作流程，然后详细阐述了AI Agent的核心组件（LLM、记忆、规划、工具）及常见工作模式（Function Call、ReAct等）。最后展示了在LazyLLM框架中实现Agentic RAG的代码示例，

AI 产品经理是直接应用或间接涉及了 AI 技术，进而完成相关 AI 产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。具体来说，狭义 AI 产品经理直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这 4 个领域的 AI 技术，例如语义类 AI 产品经理中的知识图谱 PM、机器翻译 PM 等；广义 AI 产品经理间接涉及了这些技术或直接应用了其他还不够成熟的细分领域 AI 技术。

Exa MCP是Context7的替代工具，可索引超过10亿文档，包括GitHub仓库和Stack Overflow帖子，免费使用且能降低AI幻觉6.7%。安装需配置API密钥。作者推测这类工具未来可能收费，建议及时收藏使用。

一个好的向量表示应该同时满足Alignment 和 uniformity，前者表示相似的向量距离应该相近，后者就表示向量在空间上应该尽量均匀，最好是各向同性的。• 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。网上虽然也有很多的学习资源

本文深入浅出地讲解了向量和矩阵在深度学习中的核心作用。向量作为有顺序的数字集合，是神经网络处理各类数据的基础形式，无论是输入数据、权重参数还是输出结果都以向量表示。文章通过图像识别实例说明向量点积运算的重要性，并介绍余弦相似度等向量关系分析方法。矩阵则被阐释为多个向量的集合，通过矩阵乘法实现神经网络层的并行计算。全文以通俗易懂的方式揭示了深度学习背后的数学原理，强调向量和矩阵运算是神经网络实现&q

本文总结了主流AI Agent框架的技术特点与适用场景。LangChain作为模块化框架适合构建复杂LLM应用；AutoGen通过多智能体对话实现协作；Auto-GPT开创了自主任务执行模式；MetaGPT模拟软件工程团队流程；CrewAI则以团队协作为核心。文章指出，简单应用可选用框架快速开发，而业务耦合性强的场景建议自定义开发。最后展望了AI Agent在自主性、多模态交互等方面的发展趋势，并