本文详细介绍了AI产品经理的定义、职责、类型及与传统互联网产品经理的区别，强调技术理解能力成为AI产品经理的核心门槛。文章分析了AI产品经理必备的算法理解、系统架构、数据分析和业务转化等能力，并为在校生和传统产品经理提供了转型路径。最后提供了系统的学习路线和资源，帮助读者全面掌握AI产品经理所需技能，实现职业发展。

本文系统介绍大语言模型(LLM)的指令监督微调(SFT)技术，以LLaMA Factory为工具，展示从数据准备到模型部署的完整流程。重点包括：1)构建高质量训练数据集并转换为ShareGPT格式；2)采用全量微调(Full FT)和参数高效微调(PEFT/LoRA)技术进行模型训练；3)基于Hugging Face下载预训练模型(QWen等)作为基础模型。文章提供详细配置示例和代码片段，帮助开发

STEM：一种高效稳定的稀疏大模型架构 STEM是由CMU与Meta联合开发的新型大模型稀疏架构，通过将FFN层的上投影矩阵替换为基于token ID的静态查找表，有效解决了MoE架构的动态路由问题。该架构具有三大优势：1）计算效率提升，减少1/3计算量；2）训练稳定性增强，避免了MoE常见的负载不均衡问题；3）知识可编辑性强，支持精确的知识修改。实验表明，STEM在保持模型性能的同时，展现出优异

DeepSeek推出革命性MODEL1项目，彻底颠覆传统Transformer架构，采用状态空间模型(SSM)与强化学习推理单元融合的新范式。该架构引入可微分状态记忆体和递归推理单元，支持长达100万步的推理轨迹和动态状态追踪，在数学推理等任务上表现提升37%。若成功落地，MODEL1将实现从语言模型到推理智能体的跨越，具备长期规划、自我修正等高级认知能力。目前项目仍面临训练稳定性、推理延迟等挑战

刚刚，一份来自韭研公社的爆料刷屏了整个AI圈——DeepSeek R2被曝即将发布，参数规模达到惊人的，并首次采用Hybrid MoE 3.0架构，实现了动态激活780亿参数。而成本呢？，这几乎是AI模型的白菜价了。Aliyun的实际测试数据指出，DeepSeek R2在长文本推理任务中，每单位token的成本大幅下降，真是AI界的降维打击。(@AryanPa66861306) 对此性能表现表示了

•网址: https://www.langchain.com•功能: 构建基于LLM的应用程序，提供链式调用、工具整合和代理功能AutoGen•网址: https://microsoft.github.io/autogen•功能: 多代理对话框架，支持代理间协作LlamaIndex•网址: https://www.llamaindex.ai•功能: 数据连接和检索增强框架CrewAI•网址: ht

Kimi-VL多模态大模型采用MoonViT视觉编码器+MLP层+MoE语言模型的三阶段架构：1）MoonViT支持原生分辨率处理，引入RoPE位置编码优化高分辨率表现；2）MLP层进行特征维度对齐；3)16B参数的MoE语言模型Moonlight支持128K长上下文。训练分四阶段：视觉编码器预训练、联合预训练、冷却阶段和长上下文激活，后通过SFT、CoT和RL强化性能。数据构建涵盖字幕、OCR、

Github项目上有一个，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。

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监督微调是一种通过人工标注的任务数据集来进一步训练模型的方法。在DeepSeek-R1的本地部署中，监督微调的重要性体现在以下几个方面：1提高模型准确性：通过针对特定任务的数据集进行微调，模型可以学习到更多关于该任务的知识，从而提高其预测的准确性。2增强模型泛化能力：微调过程不仅让模型在训练数据上表现更好，还能使其在面对未见过的数据时更具泛化能力。3适应特定需求：不同的应用场景可能需要模型具备不同