“投了200份简历，面试0回复。”“大厂刚入职3个月，团队解散被裁。”“同事一天干完我一周的活。”这不是段子，而是2025年无数IT人的真实困境。当技术迭代加速、经济环境变化，有人薪资停滞甚至缩水，有人却逆势涨薪、手握百万Offer。你，站在哪一边？

文章详解LangGraph与FastMCP 2.0的两种集成方式：客户端集成将FastMCP工具作为LangGraph工作流节点，服务端封装将LangGraph Agent转为MCP服务器。通过完整代码示例和测试验证，展示了如何实现这两种集成技术，帮助开发者提升大模型应用开发能力。

本文通过实验揭示了大语言模型知识主要存储在中间层前馈网络中，而非注意力层。注意力层负责信息搬运整合，前馈层则作为"键值存储器"长期存放知识。模型通过"注意力层搬运信息→前馈层调用知识→输出层组织结果"的流程工作，这一发现对理解和编辑大模型具有重要意义

前天，朋友问了我一个问题：很多人会被ai大模型取代，那么有没有必要学习大模型背后的原理呢？我把这个问题结合她现在的情况做了一些补充，然后问了几个国内的大模型。先看看它们怎么说，再说说我的想法。

本文系统介绍大模型框架性能优化三大策略：通过批量推理、异步执行和缓存降低延迟；利用流水线化、多模型并行和硬件异构提升吞吐量；结合模型选择、资源调度和优先级控制成本。文章提供vLLM等框架的具体代码实现，并展示LangChain+vLLM+RAG的综合架构，帮助开发者构建高性能、低延迟、成本可控的大模型应用系统。

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石真GPT是首个专为中医药定制的多模态大模型，解决了数据稀缺和多模态诊断挑战。研究者构建了100GB文本和200GB多模态数据集，采用两阶段预训练策略。模型在TCM专业知识、视觉理解和多模态感知方面表现优异，数据集和代码已开源，为中医药AI应用奠定基础。

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35岁职场困境：年龄歧视还是价值危机？35岁职场人面临"高薪低性价比"的标签困扰，企业更倾向选择成本更低的年轻人。但本质危机并非年龄，而是平庸与不可替代性的缺失。文章指出，真正的职场竞争力来自持续学习与技能迭代，尤其要把握AI时代机遇。大模型技术已成为新的职场分水岭，掌握AI工具将获得显著竞争优势。作者分享了系统学习AI的四个阶段路径，强调在技术变革中保持职业竞争力的关键，并提

本文详细介绍了Windows环境下Docker Desktop和n8n工具的汉化过程。首先通过替换asar文件实现Docker Desktop界面汉化，然后通过下载对应版本的汉化包并配置容器卷实现n8n的汉化。教程提供了详细的操作步骤和注意事项，即使是零基础用户也能按照指引完成。作者还推荐了AI考证和Coze智能体变现训练营，帮助读者进一步学习AI技能。