人工智能（AI）正在重塑全球产业格局，从自动驾驶到医疗诊断，从金融风控到内容创作，AI技术已成为21世纪的核心竞争力。对于零基础学习者而言，构建系统化的学习路径至关重要。

【摘要】本文对比分析了Agent与Workflow的核心区别：Workflow是显式控制流，遵循预设步骤执行标准化任务；Agent则是隐式决策流，由大模型自主判断和行动。文章通过智能体（如灵活厨师）和工作流（如固定食谱）的生动比喻，配合电商订单处理等实例，阐释了两者的特点与应用场景。同时展示了提示词链和路由两种典型Workflow模式，包含文档生成流程和客服系统分发的代码案例，为AI工作流与智能体

摘要： 本文系统阐述了RAG（检索增强生成）技术在大模型落地中的关键作用，梳理了其从2020年诞生到自适应RAG的演进历程。针对纯生成式LLM的知识静态化、幻觉和领域适配差三大痛点，RAG通过"检索+生成"范式实现外部知识增强。文章详细解析了RAG四大发展阶段（1.0朴素检索至4.0自适应），核心流程（索引构建→检索→精排→生成），并结合LangChain六大组件（如Docum

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT和BERT学起，因为底层是相通的，而且实际落地到一个系统中，应该也是大模型结合小模型（大模型在做判别性的任务上，比BERT优势不是特别大）第七阶

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

DeepSeek V4：中国AI的颠覆性突破与全球影响 在AI领域，DeepSeek V4代表了中国从技术跟随者到创新引领者的转变。其核心优势在于底层算法革新（如MLA注意力机制、DeepSeekMoE架构）和极致工程优化（突破算力封锁，实现国产芯片高效训练），重构了AGI的发展范式。 学术上，V4有望融合System 2慢思考与原生多模态推理，推动具身智能与边缘计算突破；产业上，其开源低价策略将

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。

**目前，国产AI大模型技术已进入全球第一梯队，形成了以百度、阿里、DeepSeek等领军企业为主导的多元化发展格局。**这些企业在通用大模型、多模态理解、推理能力等方面持续创新，并通过开源策略大幅降低技术应用门槛。AI大模型是通过深度学习算法和人工神经网络训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。AI大模型具有强大的计算和学习能力，能够处理大量的数据，适应不同的业务场景和语言环境，并通过学习和推理

大模型，即人工智能预训练大模型，特指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，其中最常用的是语言大模型（LLM）。大模型的“大”体现在参数规模、架构规模、训练数据和算力需求上。例如，GPT-3拥有1750亿参数，训练数据达45TB，训练过程需要大量GPU算力。大模型的训练分为预训练和微调两个环节：预训练通过海量未标注数据学习通用特征，微调则通过特定领域的标注数据优化模型以适应具体任务。大

刚刚发布的一份AI产业深度报告指出：AI Agent技术正在经历重大转折，与大模型、算力基础一道推进生产力升级。这种由AI主体牵头的创新模式，正在赋予每一个产业主体从被赋能者转变为创新主体的能力。过去我们说起AI时，很多人的印象是纯模型——输入数据，输出答案。而今天，AI不再是纯纯地回答问题，它可以规划、推理、适时地采取行动，甚至可以做到深度自主学习。