疫情后大环境下行,各行各业的就业情况都是一言难尽。互联网行业更是极不稳定,频频爆出裁员的消息。大家都说2024年程序员的就业很难,都很焦虑，在许多人眼里,程序员可能是一群背着电脑、 进入大上写字楼的职业,他们虽然经历着”脱发"的苦恼，但却有高薪的回报。而实际上,只有真正身处其中,才深知这背后隐藏的巨大压力。一方面，降本增效、AI爆火 ,导致岗位变少；另-面,互联网的飞速发展又在不断地吸引年轻的竞争

网络安全行业虽热门但竞争激烈，缺乏的是实战型人才而非理论小白。作者以自身经历证明，通过系统学习实战技能可实现职业发展。文章分享了多个优质学习资源，包括Hacksplaining、Try Hack Me等实战网站，以及The Cyber Mentor、NetworkChuck等YouTube频道。核心忠告是：网络安全不靠证书背书，靠持续实战积累，找对学习方法并坚持练习才能在竞争中立足。。我普通本科出

Ollama现在开始支持结构化输出，能够将模型的输出限定为JSON模式所定义的特定格式。Ollama的Python和JavaScript库已更新，以支持结构化输出。12月6日Ollama发布了新的0.5版本，开始支持模型结果的结构化输出，能够将模型的输出限定为JSON模式所定义的特定格式。Ollama的Python和JavaScript库已更新，以支持结构化输出。Ollama的结构化输出需要更新到

系统会总结出最终的答案，以完成整个任务处理过程图2：流程可以看出Agent执行任务时的循环非常重要。这个循环促使 Agent 不断反思，并根据当前状况判断是否完成任务。

语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。

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图源：旺知识作者：张长旺，旺知识。

本书深入探讨大模型技术及其应用的书籍，特别聚焦于提示工程这一新兴领域。本书揭示了大模型的工作原理，展示了如何通过精心设计的提示引导大模型产出高质量内容，涵盖了从电子商务、创意营销到内容创作、智能办公、编程和软件生态等多个领域的实践案例，为读者提供了一个全面的技术科普和操作指南，帮助读者掌握与大模型高效协作的方法，挖掘大模型潜力，解决实际问题。

本研究提出了一种新型的交通控制系统方法，通过使用大型语言模型（LLMs）作为交通控制器。该研究利用它们的逻辑推理、场景理解和决策能力，实时优化通行能力并提供基于交通状况的反馈。LLMs将传统的分散式交通控制过程集中化，并能够集成来自不同来源的交通数据以提供情境感知决策。LLMs可以通过无线信号和视觉等多种方式向驾驶员、基础设施和自动驾驶车辆提供定制的输出。为了评估LLMs作为交通控制器的性能，本研

Base LLM与Instruction-Tuned LLM不是对立的技术路线，而是AI进化的两个必要阶段。理解它们的差异与协作方式，就像掌握了“原材料”与“成熟产品”的关系。