该白皮书系统梳理了大模型技术从算力解决方案向应用全方案落地的演进路径，分析AI发展周期规律与大模型三大新阶段主线，详解强化学习框架优化、异构智算平台等核心技术，通过金融、汽车制造等行业案例展示AI落地价值，并展望AGI时代基础设施布局与企业智能化转型路径。

本文详细介绍了DeepSeek提示词的使用技巧，特别是为AI虚拟偶像制定元宇宙内容日历的方法。通过对比测试，展示了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型的不同特点：R1更擅长创意输出，V3更严格遵守指令。文章提供了实用的提示词模板和转换技巧，并推荐了DeepSeek综合应用证书，帮助读者提升AI应用能力。

大模型应用开发秋招面试经验分享：近半年面试阿里、腾讯等10余家公司，总结了LLM应用岗位的面试特点。面试题偏实践，主要考察RAG架构、微调原理、Agent设计等，算法题以DP为主，八股文占比减少。关键加分项是掌握微调技术并具备部署经验。建议集中面试时间、做好复盘、润色简历，重点关注项目效果评估。文中列举了高频面试题，包括LLM基础、Prompt工程、RAG优化等，并提供了大模型学习资源获取方式。薪

文章介绍企业AI智能客服建设方案，针对传统客服面临的人工压力大、知识管理混乱等问题，提出基于大模型的智能客服解决方案。通过中心路由Agent和专项Agent架构，结合RAG知识库和业务系统对接，实现自动化任务闭环。该方案已在企业微信群应用，准确率达80%以上，开发成本低，适合企业快速部署。

RAG（检索增强生成）技术通过检索外部知识库信息增强大模型回答能力，解决知识局限性和幻觉问题。文章详细介绍了RAG架构、工作流程及高级技术，包括分块、向量化、搜索索引、查询转换和智能体等。同时讨论了RAG融合技术及其优缺点，以及编码器和LLM微调方法，最后提供了RAG系统评估框架，帮助构建高效可靠的RAG应用。

过去几年，程序员一直是很多人眼中的“金饭碗”职业：高薪、体面、技术门槛高。然而，随着技术的快速迭代和行业竞争的加剧，许多程序员开始面临生存压力。尤其是近两年，互联网行业进入“降本增效”阶段，裁员潮此起彼伏，传统开发岗位的需求减少，找不到工作的程序员也越来越多。然而，令人意想不到的是，这批“被迫转型”的程序员，反而通过AI找到了新的赚钱方式，一部分人甚至靠AI实现了年入百万。

摘要：35岁程序员面临职场危机已成普遍现象，IT行业存在35岁简历直接淘汰、薪资倒挂等潜规则。典型出路包括转行滴滴司机、考公务员或降薪去国企。与此同时，大模型应用开发岗位异军突起，顶尖公司开出154万年薪，成为程序员转型新方向。该岗位要求具备工程能力、AI理解和业务洞察三重技能，市场需求旺盛但人才稀缺。文章建议通过系统学习大模型原理、实践项目和关注前沿技术来把握这一职业机遇，并提供了全套学习资源获

MCP（模型上下文协议）正成为2025年AI开发新标准。本文精选6大MCP工具，包括GitHub MCP Server、GitMCP、Playwright MCP等，可提升开发效率25%-40%。这些工具让AI直接连接GitHub、文件系统和知识库，自动化重复工作，降低代码幻觉率，改善团队协作。

本文是一份AI提示词工程全面指南，介绍了提示词的定义、结构化构建方法、实用技巧策略、常见错误及避坑指南，并提供了丰富的案例库资源。提示词工程是短期内落地应用AI的刚需和门槛。文章通过实例演示了如何从新手到资深水平逐步优化提示词，强调了明确目标、提供上下文等关键要素，并鼓励读者在实践中学习应用。

大型语言模型在生成式人工智能（GenAI）和人工智能（AI）中正变得越来越有价值。这些复杂的算法增强了人类的能力，并在各个领域促进了效率和创造力。节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。