本文整合了Anthropic官方的AI Agent开发指南，系统介绍了构建高效AI Agent的核心理念与四大基石（知识、行动、思考、记忆），详细阐述了智能体架构模式选择、提示工程技巧及评估方法。通过"Claude玩宝可梦"等实战案例，分享了长短期记忆结合、上下文窗口压缩等关键技术，为开发者提供了从入门到精通的完整路线图，助力构建强大、可靠且高效的AI Agent系统。

方法其实非常简单，一共就两步。

本文详细分享了中兴蓝剑大模型算法校招的五轮面试流程及内容。包括一面二面的技术基础与认知考察，涉及大模型原理、GPU资源分配等技术问题；三面的智力题考察；四、五面的职业规划与综合能力评估。文章提供了面试官提问出发点分析和面试体验，为准备大模型算法岗位的求职者提供了全面的备考参考。

Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM)，首次将"世界模型"思想引入代码领域，通过模拟Python解释器与Docker环境的状态转移，使模型具备代码执行预测、变量推演和agent规划能力。CWM采用三阶段训练方法，利用Python执行轨迹和ForagerAgent两大核心数据集，在SWE-bench验证中表现优异，能与大模型竞争。模型、代码已开源，为代码生成和推理领域提供了新思路。

本文介绍如何使用Dify平台通过自然语言查询数据库，无需编写SQL代码即可获取数据并以Excel表格形式呈现。文章详细阐述了四个步骤：准备数据库连接信息、配置数据库插件、设置流程组件、执行查询并下载结果。该方法降低了数据获取门槛，使非技术背景人员也能在10分钟内自主完成数据查询，实现"数据获取的民主化"，提高决策效率。

AI Agent是一种能自主感知、思考和执行任务的AI程序，具备记忆、工具调用和自主规划能力三大核心要素，区别于普通大模型的被动响应。当前国内外市场呈现"温差"，海外巨头构建技术框架，国内厂商降低使用门槛。未来将向B端企业提效和C端个人赋能两极发展，技术向L3级别演进并出现多智能体协作。普通人可通过使用、垂直行业开发和底层技术参与三大路径把握AI Agent发展机遇。

AI Agent是一种能自主感知、思考和执行任务的AI程序，具备记忆、工具调用和自主规划能力三大核心要素，区别于普通大模型的被动响应。当前国内外市场呈现"温差"，海外巨头构建技术框架，国内厂商降低使用门槛。未来将向B端企业提效和C端个人赋能两极发展，技术向L3级别演进并出现多智能体协作。普通人可通过使用、垂直行业开发和底层技术参与三大路径把握AI Agent发展机遇。

AI Agent是一种能自主感知、思考和执行任务的AI程序，具备记忆、工具调用和自主规划能力三大核心要素，区别于普通大模型的被动响应。当前国内外市场呈现"温差"，海外巨头构建技术框架，国内厂商降低使用门槛。未来将向B端企业提效和C端个人赋能两极发展，技术向L3级别演进并出现多智能体协作。普通人可通过使用、垂直行业开发和底层技术参与三大路径把握AI Agent发展机遇。

本书全面介绍Transformer架构及其在大模型中的应用，重点讲解GPT-3、ChatGPT和GPT-4。内容涵盖预训练RoBERTa模型、微调预训练模型、处理机器翻译等NLP任务，以及将Transformer扩展到计算机视觉领域。书中还包含高级提示工程机制，帮助读者解决复杂语言问题并实施Transformer技术。适合程序员和AI爱好者学习大模型技术。

本文详解大模型微调技术，包括基础概念、两种核心策略（全量微调vs参数高效微调）及其对比。全量微调成本高性能优，参数高效微调（如LoRA、Prompt-tuning）以低成本接近全性能，成为主流选择。文章提供基于数据量、资源和任务类型的选择指南，并对比了主流微调框架特点与适用场景，助开发者选择合适方案。