本篇总结了显卡利用率评估方法及显卡运用优化方法。本篇来总结一些显卡优化的经验，还是按照面经的形式给出，希望能给到大家一些实际训练效率优化的帮助~下面是一个快捷目录。一、如何评估显卡利用率？二、如何优化显存利用率？使用deepseed时，zero3如果没有 nvlink，多卡训练下会变慢很多，下面有三种方法来评估训练时发挥了多少GPU性能。采用Nvidia可参考的显卡峰值计算速度进行计算实测的flo

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

文章系统分析了2025年AI行业的五大发展方向：技术研发层(大模型训练、AI芯片设计等)、应用落地层(AI产品经理、解决方案架构师等)、跨学科融合层(AI+生物/碳中和/创意)、伦理治理层(数据隐私、算法审计)和教育传播层(培训师、内容创作者)，详细列出各方向职位、薪资、核心职责和必备技能，为不同背景人才提供精准职业定位和技能培养建议，帮助把握AI大模型时代发展机遇。

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多模态大模型突破单一模态限制，可同时处理文本、图像、音频等多种信息。文章详解其概念、关键技术（模态表示学习、对齐与融合）、应用场景（智能驾驶、医疗诊断等）、评估指标及主流开源模型（GPT-4V、Gemini等）。通过融合多源数据，提供更全面的AI解决方案，正推动各行业智能化变革，是程序员和AI从业者必学技术。

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本文详细介绍了15种提升RAG系统效果的数据分块策略，包括逐行分块、滑动窗口、语义分块等方法。每种策略都有适用场景和注意事项，如表格分块适合结构化数据，语义分块能减少检索时的上下文缺失。文章强调不存在"万能分块策略"，需根据文档格式和使用场景灵活选择，并通过真实数据测试验证效果，避免大模型产生幻觉。掌握这些策略可显著提升RAG系统的检索准确性和生成质量。

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本文解析了LLM、RAG与AI代理三大AI智能构建体的区别与协同。LLM作为推理引擎提供基础智能，RAG通过检索外部知识增强准确性与时效性，AI代理则赋予系统行动能力，实现从思考到行动的闭环。三者协同工作，构成完整智能系统：LLM负责思考，RAG负责知晓，代理负责行动，共同推动AI从文本生成器向智能助手演进。---