微调是指在大规模预训练的基础模型上,使用特定领域或任务数据集进行少量迭代训练,以调整模型参数,提升其在特定任务上的表现。这种方法可以充分利用预训练模型的广泛知识,同时针对特定应用进行优化,达到更精准高效的效果。

本文介绍了AI领域的技术类和管理类岗位需求。技术类岗位包括算法工程师和研发工程师，要求具备深度学习、编程、数据处理等专业技能，以及模型开发与优化等实践经验。管理类岗位如AI项目经理，需具备团队管理、项目规划、跨部门协作等能力。求职途径包括校园招聘、在线招聘、内部推荐等多种方式。文章为AI领域求职者提供了详细的岗位要求和职业发展建议。

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本文系统解析了2025年AI大模型开发的四大核心技术栈：基础开发框架、模型训练与微调技术、推理优化与部署技术、AI编程辅助工具。技术栈呈现分层化、模块化和民主化趋势，通过整合封装这些技术，算泥社区为开发者提供一站式解决方案，降低AI应用开发门槛，助力开发者将创意转化为现实。

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本文探讨了LangChain框架下数据库操作的三种方法：MCP适配器连接、Tools工具调用和直接SQL生成。通过代码示例展示了MCP服务的配置流程和Tools工具的实现方式，比较了不同方法在响应速度、结果格式和适用场景上的差异。MCP方式适合需要人性化返回结果的场景，而直接SQL生成更适合获取原始数据。文章还介绍了few-shot提示方法在提升SQL生成准确性方面的应用，为开发者提供了灵活的数据

本文探讨了LangChain框架下数据库操作的三种方法：MCP适配器连接、Tools工具调用和直接SQL生成。通过代码示例展示了MCP服务的配置流程和Tools工具的实现方式，比较了不同方法在响应速度、结果格式和适用场景上的差异。MCP方式适合需要人性化返回结果的场景，而直接SQL生成更适合获取原始数据。文章还介绍了few-shot提示方法在提升SQL生成准确性方面的应用，为开发者提供了灵活的数据

本文解析了AI应用开发的五层技术架构：基础设施层(硬件部署选择)、模型层(开源/专有模型权衡)、数据层(外部知识整合)、编排层(复杂任务分解)和应用层(用户交互设计)。通过药物研发AI论文分析系统的案例，说明AI系统需要完整的端到端设计，仅选择先进模型而不考虑硬件适配、数据管道、任务编排和用户体验，会导致"看起来很强大但实际不可用"的结果。文章特别强调各层协同的重要性，并提供了

这篇文章全面介绍了大模型技术，包括定义、特点（海量参数、训练数据和计算能力）、技术原理（Transformer架构、预训练与微调、分布式训练等）、应用场景（NLP、计算机视觉、多模态）及面临的挑战（计算成本、过拟合、幻觉问题等）。文章用通俗易懂的语言解释了大模型如何工作及其在各领域的应用，适合初学者了解这一前沿AI技术。