本文详细介绍了AI应用开发工程师的职责与要求，强调其工程实现与商业价值转化核心。文章提供从Python编程、大模型API调用到提示词工程、AI框架应用的学习路线，建议通过项目驱动入门，逐步深入算法基础与工程化部署。特别适合后端开发者转型，助你抓住AI大模型风口，实现技能提升与职业发展。

2024年中国大模型市场规模达294.16亿元，预计2026年将突破700亿元。阿里、字节跳动、科大讯飞等企业引领行业发展，人才需求旺盛，薪资待遇优厚。OfferShow提供最新招聘信息、薪资爆料及求职福利，助力求职者把握大模型行业机遇。

本文介绍了构建高效大模型Agents系统的核心设计理念，强调“实用优先、简洁可控、按需适配”。核心原则包括：最小复杂度优先，架构按需匹配，模块化可组合，透明可控为基，人机协同赋能。推荐从简单的增强型LLM开始，逐步根据需求选择提示词链、路由、并行化等workflows模式，或构建自主Agents。文章还提供了工具Prompt engineering的优化建议，强调清晰、周全的工具设计对提升系统可靠

摘要： 本文为AI产品经理转行做大模型提供实用指南，从基本素质评估到具体学习路径，系统梳理了关键步骤。核心内容包括：1）转行需具备的技术理解、数据分析、用户洞察、产品设计及团队协作能力；2）通过兴趣、数据处理、需求洞察等维度自我评估适配性；3）推荐论文、视频及实践平台（如GPT-3论文、Hugging Face、Google Colab）等学习资源；4）强调通过目标制定和实践项目寻找大模型应用场景

本文研究了DeepSeek-V3.2和DeepSeek-R1在NVIDIA GB300（Blackwell Ultra）平台上的部署性能。通过NVFP4量化技术，DeepSeek-R1在EP2配置下实现22476 TGS的Prefill吞吐量，混合场景达3072 TGS；DeepSeek-V3.2在TP2配置下Prefill吞吐量7360 TGS。相比Hopper系列，Blackwell在Pref

本文探讨了程序员在大模型时代的转型挑战，分析了路径依赖、成本、技能缺乏和他人期望等因素如何阻碍转型。同时，文章提出了解决方案，强调学习大模型技术的重要性，并提供了一套完整的《AI大模型零基础入门+进阶学习资源包》，包括学习路线、报告合集、经典书籍和实战案例，帮助读者系统学习，抓住大模型时代的机遇。

PageIndex框架创新性地解决了传统RAG在专业长文档处理中的痛点，通过构建层级树索引和推理式检索机制，在金融文档问答中达到98.7%的高准确率。该方案摒弃了向量数据库，保留文档自然结构，采用LLM驱动的树搜索方式实现可解释性强的精准检索。文章详细解析了PDF处理流水线、树结构数据模型和推理检索机制三大核心模块，展示了其无需向量计算、支持递归细分和透明检索路径的技术优势。这一架构显著降低了基础

本文介绍了TRUST-REGION ADAPTIVE POLICY OPTIMIZATION（TRPO）大模型训练方法，创新性地在实例级别交错执行监督学习（SFT）和强化学习（RL），通过动态调整专家指导长度实现"脚手架"式学习。TRPO采用信任区域监督微调避免分布混合问题，结合自适应专家前缀选择，显著提升数学推理基准表现。文章附有代码实现和详细实验对比，适合程序员学习和收藏。

OpenClaw是一个开源的本地部署AI助手，能接管机器权限完成复杂任务。文章详细拆解了其五层技术架构：通道适配器、网关服务器、智能体运行器、智能体处理循环和响应路径，展示了如何将大模型推理与系统操作结合。OpenClaw通过Telegram等聊天工具作为指挥部，系统终端为执行层，实现全天候自动化服务。尽管安全性和稳定性有待提升，但已成为智能体方向的标杆，值得研究和借鉴。

大模型学习路线摘要： 学习大模型开发需打好数学与编程基础。数学方面需掌握线性代数（矩阵、特征值等）、微积分（导数、积分）和概率统计（贝叶斯定理等），推荐Khan Academy和MIT公开课。编程需精通Python语言和数据结构算法（数组、排序等），可通过Codecademy和Coursera课程学习。核心是建立扎实的理论基础，再结合实践逐步深入大模型开发领域。