本文分享了作者从推荐算法转行大模型推理工程化的思考过程。推荐算法因流量见顶导致岗位需求萎缩，而大模型领域因ChatGPT的诞生创造了新需求，资本大量涌入但人才供给不足，薪资前景看好。作者详细介绍了大模型学习路径，包括提示词工程、RAG系统、智能体开发等内容，并提供了学习资料。作者认为现在是转行大模型的最佳时机，趁着门槛不高，供给未跟上，可以把握高薪机会

Deepseek作为AI工具与财务办公软件结合，可自动生成报表、处理复杂数据、制作PPT和提供税务风险预警，大幅提升财务工作效率。AI将取代基础性重复工作，积极拥抱技术变革的人将成为职场香饽饽。刘洋老师将举办免费的DeepSeek+Excel智能办公实战课直播，内容包括发票处理、合并报表、风险评估等财务应用，助力财务人员提升技能，不被时代淘汰。

我是土生土长的农村人，小时候经常和小鱼小虾打交道，上大学的时候就选择了农学专业，想着毕业之后回老家搞养殖种植。大学期间，我看到了一些关于养殖龙虾、稻田套养的资料，就跟我父母商量，让他们承包一块稻田或者鱼塘，养殖龙虾。但当时我父母坚决不同意，就没有做成这个事情。

DeepSeek-V3.2将"思考能力"融入工具调用链条，实现从"回答问题"到"完成任务"的转变。在法律领域，DeepSeek可帮助律师实现合同审查提速80%、法律研究耗时减少80%、文书生成速度提升5倍。通过结合DeepSeek与其他AI工具(如Napkin、Deep Research等)，法律人可在合同审查、案件分析、文书生成等场景实现效率跃升。文章强调，率先打造DeepSeek+AI工具协作

Google Cloud最新报告揭示：AI智能体正从辅助工具升级为核心业务流程，通过五大趋势重塑商业价值。52%的AI应用企业已部署智能体，88%的早期采用者实现正投资回报。报告强调人才升级与组织文化变革是释放AI价值的关键，最终目标是让员工从重复劳动转向战略决策。核心支撑技术包括A2A协议（智能体协同）和MCP协议（外部数据连接），推动企业构建更高效、人性化的运营模式。

人工智能（AI）的快速发展引发了各行业的变革性转变。在 AI 的众多进步中，智能体作为创新的基石脱颖而出，重塑了行业格局，提升了用户体验，并将自动化推向了新的高度。这些自主运行的虚拟机已经在客户服务、医疗保健、金融甚至娱乐等领域占据了一席之地。那么，人工智能智能体的未来会是怎样的呢？在本文中，我们将探讨 2025 年及未来几年人工智能智能体的趋势和预测。什么是人工智能智能体？2024 年人工智能智

本文提供了2025年从零基础到精通的大模型系统学习路线，涵盖数学与编程基础、Transformer架构、预训练技术、NLP基础、实战项目开发、API应用、模型微调与私有化部署等内容。同时推荐了一套包含基础篇、进阶篇和实战篇的系统教程，以及丰富的学习资源，帮助学习者全面掌握大模型技术，应对AI时代挑战。

文章针对35岁程序员转型大模型领域提供全面指导，强调资深程序员的工程经验和架构能力在大模型开发中的独特优势。分析了大模型领域的发展前景、产业需求爆发式增长及薪资优势，并详细规划了三阶段转型路径：基础能力建设、专业技能深化和项目经验积累。文章指出，大模型技术仍处早期阶段，现在入局不仅可抓住当前红利，更能为未来职业生涯奠定基础。

本文介绍了如何构建本地知识库系统，通过Qwen3、nomic-embed-text和AnythingLLM三个组件的协作实现文档向量化与检索。文章详细展示了使用ollama安装模型，配置AnythingLLM进行文档上传，以及通过Python API实现文档自动上传的方法。这种架构既支持UI操作，也提供API扩展能力，为开发者构建自动化文档处理流水线和企业知识库管理系统提供了完整解决方案。

本文系统介绍了当前文档解析的4大技术路线：传统级联流水线、轻量多模态两段式、通用多模态大模型一段式和轻量多模态一段式。通过对比分析各路线的优缺点，指出开源小模型在OCR场景中相比大模型具有灵活性高、成本低、算力需求小等优势。文章还提供了OmniDocBench评分参考，帮助开发者根据实际需求选择合适的文档解析方案。