摘要：转行AI大模型领域是明智之选，市场需求旺盛且发展潜力巨大。30+程序员凭借技术积累、跨领域知识和抗压能力更具优势。学习路径可分为四个阶段：初阶应用（10天）掌握提示工程等基础；高阶应用（30天）构建RAG系统；模型训练（30天）实现自主微调；商业闭环（20天）完成部署应用。通过系统学习，可成为全栈工程师，把握AI发展机遇。行业数据显示，2025年相关岗位缺口达47万，初级工程师平均月薪28K

摘要：Anthropic的Claude模型通过Skills与MCP（Model Context Protocol）的协同机制构建智能代理。MCP负责标准化外部系统连接，Skills提供工作流程逻辑指导工具使用。这种组合实现了清晰的数据发现、可靠的任务编排和一致的性能输出。文章通过金融分析自动化估值和会议智能准备两个案例，展示了该机制如何优化复杂工作流程。Skills适用于多步骤流程和知识保留，MC

斯坦福与伯克利联合研发的TTT-E2E技术为大模型长上下文记忆问题提供了创新解决方案。该技术通过推理时参数更新存储记忆，与谷歌Titans相比不改变模型架构，直接将记忆存入原有参数。采用批量更新机制和选择性参数调整策略，在保持效率的同时平衡新老知识。虽然实验显示其在长上下文任务中接近全注意力模型效果，但存在持续推理成本高、存储负担大等挑战。技术亮点在于可能实现个人专属大模型，未来与Titans、R

文章解析AI三大核心技术：LLMs作为"天才大脑"提供思考能力但知识有限；RAG作为记忆系统连接外部知识库解决实时性问题；AI Agent作为执行层实现自主行动。三者非竞争关系，而是协同工作，分别负责思考、认知和执行，共同构建完整AI应用架构，是初学者必备基础知识。

文章通过四张图和幽默比喻，清晰解释了RAG、AI Agent和Agentic RAG的区别。RAG如"图书管理员"，先检索资料再回答；AI Agent如"社牛AI"，能自主完成复杂任务；Agentic RAG如"超级学霸"，能主动优化检索过程。三者智商和工作风格递进，分别适合客服问答、自动化流程和战略决策等场景，帮助读者快速理解这三种AI技术的特点和适用场景。

还记得 GPT-4 一出手，横扫千军的场景吗？模型越来越强，参数越来越大，大家也越来越疑惑：大模型到底怎么记住用户上下文的？为什么有的 AI 聊天机器人“越聊越聪明”？多轮对话时，它怎么知道你说的是哪个“它”？企业级 RAG、Agent 又是怎么协同多个模型、多个模块一起工作的？这一切的答案，都绕不开一个新词：MCP 协议（Model Communication Protocol）。

上海瑞金医院与华为联合开源全球首个临床级病理大模型"RuiPath"，覆盖19类高发癌种，并启动全球多中心计划。该模型基于百万级病理数据训练，采用华为三大技术创新：模型蒸馏、以查代算和资源池化，使算力需求降低至16卡集群，存储成本减少45%。业内专家指出，解决"数据标准化+算力平民化"是激活AI医疗千亿市场的关键。目前中国AI医疗市场规模预计将从2023年8

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

文章介绍了大模型的基本概念、技术原理、应用场景及挑战。大模型具有庞大参数量、海量训练数据和超强计算能力，基于Transformer架构，通过预训练与微调、分布式训练等技术实现。应用涵盖自然语言处理、计算机视觉和多模态领域，但也面临计算成本高、过拟合、幻觉和数据隐私等挑战。文章采用通俗易懂的方式，帮助读者全面了解大模型技术。

AI Agent正重塑产业价值链，在软件开发、数字营销、客户服务等十大领域加速落地。其商业模式主要分为垂直场景型（如金融、法律行业方案）和通用平台型（提供底层框架）。尽管面临可靠性、安全性和成本等挑战，AI Agent不仅是效率工具，更将重构人机协作关系。企业服务领域有望率先实现商业化突破，而智能制造等更多行业正在成为AI Agent的新应用场景。