26届校招薪资报告显示，AI/大模型岗位薪资最高（60w~90w+），大模型应用开发需求激增，对学历要求不高但需掌握Transformer等技术。传统后端岗位薪资横盘（18k~30k），测开/客户端岗位性价比高（22k~30k）。学历显著影响起薪，双非本科至985硕薪资区间为6k~30k+。报告覆盖互联网、金融、国企等7大行业，指出AI岗位缺口达47万，掌握大模型技术将获得竞争优势。

30+程序员2个月成功转行大模型，分享实战经验 一位32岁的北漂程序员分享了自己从传统软件开发成功转行大模型领域的经历。在传统IT行业工作10年后，他意识到职业瓶颈和生活失衡，决定转型。文章详细分析了大模型领域的两类岗位（算法工程师和应用工程师），指出后者更适合普通程序员转行，并提供了系统的学习路径：从数学基础、Python编程到机器学习理论、深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），

摘要： 上下文工程正成为AI开发的核心技能，80%的AI应用失败源于上下文信息不足而非模型本身。在RAG系统中，检索质量决定整体效果，普通模型配优秀检索系统往往优于顶级模型配差检索。上下文工程需管理动态信息流、工具访问、记忆系统和格式优化，确保AI获得高质量输入。随着模型能力提升，上下文质量将成为AI应用体验的关键瓶颈。

智能体并行化技术通过同步执行独立任务显著提升效率，解决了串行执行中的资源浪费问题。本文分析了LangChain、LangGraph和Google ADK三种框架的并行实现方案，并提供了任务拆分、状态同步等实践要点。案例显示，并行化可将智能体任务耗时从50秒缩短至20秒，效率提升60%。随着智能体应用复杂度增加，并行化已成为实现高效多任务处理和多智能体协同的关键技术，需要开发者掌握任务独立性判断、框

RuoYi AI是一款企业级AI助手平台，基于Spring Boot 3.4+Spring AI架构开发，支持本地化部署。该平台深度集成FastGPT、Coze、Dify等主流AI平台，兼容上百种大语言模型（如GPT-4、ChatGLM等），提供RAG技术、知识图谱、数字人等AI能力。核心功能包括：多模型接入、实时流式对话、AI编程助手、私有知识库构建、可视化工作流编排等。平台采用模块化设计，包含

大模型领域6大热门岗位与学习路径 大模型领域涌现6大核心岗位：模型研发工程师（设计创新模型架构）、算法工程师（算法落地应用）、数据科学家（数据分析预测）、AI产品经理（技术产品管理）、机器学习工程师（全流程实现）、深度学习工程师（神经网络开发）。国内大模型岗位缺口达47万，初级工程师平均薪资28K。 90天系统学习路径： 初阶应用（10天）：掌握提示词工程、业务架构等基础 高阶应用（30天）：开发

文章介绍DeepSeek V4模型及其mHC架构的技术突破。该架构通过流形约束解决梯度爆炸问题，将信息传递通道拓宽4倍，支持更长代码上下文，使V4编程能力超越GPT和Claude。作者认为V4不会取代程序员，而是成为更强大的编程助手，能精准定位Bug、学习新框架、梳理代码逻辑，预示AI编程助手进入更稳、更快、更长的新阶段。

AI智能体评估方法解析：从基础架构到实践应用 本文系统阐述了AI智能体的评估体系，重点介绍了评估的基本结构、组成要素及重要性。文章指出，有效的评估需要结合自动化评估、生产监控和人工审查等多种方法，通过基于代码、模型和人工的评分器进行综合判断。针对不同类型的智能体（如编码智能体、研究智能体等），作者提出了相应的评估策略，强调能力评估与回归评估的互补作用。评估不仅能帮助开发团队及早发现问题，提高开发效

程序员职业转型面临四大困境：路径依赖、薪资落差、技能断层和社会期望。文章剖析了程序员在行业变革中固守开发岗位的心理惯性，以及转行时面临收入骤降的残酷现实。同时指出AI大模型领域正创造大量高薪岗位，提供系统学习资源（包括教程、案例和面试题），强调掌握AI技术是突破职业瓶颈的关键。通过90天分阶段学习，程序员可完成从基础应用到高阶开发的转型，抓住AI浪潮中的职业机遇。

本文为程序员和小白提供大模型领域系统学习路径，涵盖四大方向选择（开发、应用开发、研究、工程化）、必备基础知识（Python、数学、机器学习）、核心技术（Transformer架构、预训练微调）、五个实战项目及开源资源推荐。强调"先定方向、再打基础、实战突破、持续迭代"的学习理念，并附职业发展建议和常见问题解答，助力读者平稳转行大模型赛道。