作为一名30+的北漂男程序员，我用2个月时间从零基础切入大模型领域，最终成功拿到月薪2w+的offer。这段转型经历里，有踩过的坑、总结的实战方法，更有对“大龄转行”的真实思考。今天把这些干货分享出来，希望能帮还在职业迷茫中打转的你，找到破局的方向！

作为一名30+的北漂男程序员，我用2个月时间从零基础切入大模型领域，最终成功拿到月薪2w+的offer。这段转型经历里，有踩过的坑、总结的实战方法，更有对“大龄转行”的真实思考。今天把这些干货分享出来，希望能帮还在职业迷茫中打转的你，找到破局的方向！

本文提供了一份全面的大模型算法岗位面试题清单，包括基础理论、模型结构、训练微调策略、应用框架、分布式训练和模型推理等方面的知识点，旨在帮助求职者准备相关技术面试。

本文提供了一份全面的大模型算法岗位面试题清单，包括基础理论、模型结构、训练微调策略、应用框架、分布式训练和模型推理等方面的知识点，旨在帮助求职者准备相关技术面试。

本文详细介绍了当前主流大语言模型，包括OpenAI的GPT-5系列、谷歌的Gemini 2.5 Pro与Nano Banana、马斯克的Grok 4、国产DeepSeek R1 0528以及Claude系列等。文章分析了各模型在编程、科研、绘画、推理等不同领域的优势，并提供了具体使用方法和场景应用指南，帮助读者根据自身需求选择最适合的AI工具，提升工作效率。

这篇文章详细介绍了如何使用RAGFlow开源引擎为工程行业构建高效AI知识库。文章从文档预处理、智能分块、知识图谱到召回增强(RAPTOR)四个方面，系统讲解了参数配置的原理与方法，提供了工程场景下的量化配置表和实操指南。针对技术规范查询、项目管理资料和投标答疑三大高频场景，给出了可直接复用的配置方案，并附有避坑指南，帮助工程人打造专业可靠的AI知识管家。

Google发布的《Introduction to Agents》白皮书介绍了AI智能体的完整框架，包括定义（模型、工具、编排层、部署服务）、五级分类体系、核心架构设计和生产级部署策略。文章探讨了多智能体系统设计模式、安全治理机制、学习进化方法，并通过Google Co-Scientist和AlphaEvolve等案例展示应用。该指南旨在帮助开发者构建从原型到生产级的智能体系统，解决安全性、质量和

Google发布的《Introduction to Agents》白皮书介绍了AI智能体的完整框架，包括定义（模型、工具、编排层、部署服务）、五级分类体系、核心架构设计和生产级部署策略。文章探讨了多智能体系统设计模式、安全治理机制、学习进化方法，并通过Google Co-Scientist和AlphaEvolve等案例展示应用。该指南旨在帮助开发者构建从原型到生产级的智能体系统，解决安全性、质量和

Transformer是一种革命性的序列处理模型，通过自注意力机制解决传统RNN的记忆衰减和计算效率问题。它允许模型一次性处理整个序列，计算词与词之间的关联性，无需依赖顺序处理。Transformer采用编码器-解码器架构，结合多头注意力、残差连接和层归一化等技术，实现了高效的并行计算和全局依赖捕捉。文章详细解释了其原理并提供了PyTorch实现示例，展示了其在序列预测任务中的应用效果。

Transformer模型通过注意力机制并行处理序列数据，但缺乏对词序的感知能力。为此提出的位置编码技术将词序信息注入模型：1) 使用正弦/余弦函数生成位置向量，类似机械计数器的周期性原理；2) 向量长度恒定而角度变化，使模型能学习相对位置关系；3) 可视化分析显示高频维度快速变化，低频维度缓慢变化。数学证明表明位置编码具有线性变换特性，使模型能通过矩阵运算捕捉固定间隔的位置关系。实验显示更大的嵌