作为一个年底转行成功的大模型算法工程师，告诉你一个事实。大模型赛道真的香，但盲目冲算法岗可能坑到你哭😭作为过来人，掏心窝子分享4个真相👇

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摘要：本文系统介绍了2025年从零基础到精通大模型的学习路径。首先强调数学基础（线性代数、概率统计、微积分）和编程基础（Python、NumPy）的重要性，并详细讲解深度学习基础（神经网络、训练技巧）。核心技术部分重点解析Transformer模型原理及其变种（BERT、GPT等），以及预训练技术和自然语言处理基础（文本预处理、词嵌入）。该路线为AI从业者提供了完整的知识框架和实用学习资源。

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VLLM通过三大核心技术实现极致效率：Page Attention降低显存占用75%；Continuous Batching实现Token级动态调度，吞吐量提升3.3倍；内存池管理减少90%+显存碎片。实战案例显示，VLLM可使百亿级模型服务所需服务器减少75%，延迟降低68%，GPU利用率提升至92%。该框架已成为大厂标配，是开发、面试和工程化落地的必备知识点。

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本文详细介绍了大语言模型的稀疏化技术，包括无结构剪枝（如SparseGPT、Prune and Tune）、结构化剪枝（如LLM-Pruner、LoRAPrune）和专家稀疏化（ExpertSparsity）三大策略。这些技术通过移除冗余参数或专家，减少计算和内存消耗，同时保持模型性能，使大模型能在资源受限环境中高效运行。文章还探讨了渐进式剪枝和动态跳过等优化方法，为开发者提供了实用的大模型优化指

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本文分享了5种非传统但高效的大模型提示技巧：反向访谈让AI先了解具体情况；深度探索从正反两方面验证想法；对比矩阵构建器帮助结构化比较选项；类比翻译器简化复杂概念解释；迭代升级提示通过多次迭代完善结果。核心观点是：给大模型一个可遵循的流程而非仅要求结果，能使其表现更好，结构化方法能让AI更好地进行推理，提供更实用、个性化的解决方案。

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