本文分享了一位城市设计师转型大模型行业的成功经历，详细介绍了转行过程中的学习方法、面试技巧和职场成长经验。作者强调大模型行业需要持续学习和创新，并提供了一套完整的学习资源，包括成长路线图、专业书籍、视频教程、行业报告、实战项目和面试题等，帮助小白和程序员快速入门大模型领域，实现职业突破。

文章解析了LLM、VLM、MLLM和LMM四大模型概念，阐述了从纯文本处理到多模态理解的技术演进路径，介绍了各类模型的核心能力、技术特点和代表作品，并探讨了在智能教育、医疗诊断等领域的应用前景，为开发者提供了理论指导和实践方向。

2025年大模型行业竞争格局发生重大转变，从参数竞赛转向应用与生态建设。国外四大厂商（OpenAI、Google、Meta、NVIDIA）保持技术优势，国内五家企业（DeepSeek、字节、阿里、百度、腾讯）通过性价比和场景创新实现突破。OpenAI强化分层策略，Google深耕长文本场景，Meta开源战略遇挫，NVIDIA转向推理服务。国内厂商在工程优化、流量变现和垂直领域取得进展，如DeepS

本文回顾2025年大模型在多模态、开源及部署方面的突破，并展望2026年发展趋势。未来将见证ToC与ToB服务分化，左右互搏模拟数据生成技术突破，MoE路由优化能力提升，以及AI4Science领域可能出现的现象级突破，共同推动大模型技术向更高效、专业和智能方向发展。

本文系统介绍了大语言模型(LLM)的学习路径，包含基础理论、科学家视角和工程实践三大模块。基础部分涵盖机器学习数学原理、Python编程、神经网络和NLP核心技术；科学家模块深入解析LLM架构、数据集构建、预训练、微调和对齐等核心环节；工程师模块侧重模型评估与部署。全文提供640+报告、经典文献和商业案例等配套资源，既适合初学者建立知识体系，也可帮助开发者掌握LLM全流程技术要点，实现从理论到实践

本文以前翻译从业者的视角，详述了AI翻译技术如何从传统工具发展到如今的同传耳机，彻底改变跨语言交流方式。大语言模型的出现使翻译质量大幅提升，从文本翻译到视频字幕，从会议记录到实时同传，AI翻译已渗透到各种场景。尽管仍存在技术瓶颈，但AI翻译正朝着更自然、普惠的方向发展，未来有望解决所有跨语言交流问题。

摘要：本文探讨如何将Anthropic提出的"Skills"能力注入机制应用于通用AI框架。Skills通过将"怎么做"的经验打包成可复用的知识胶囊（包含描述文件和相关资源），使Agent能按需加载并遵循特定任务流程。文章以LangChain的DeepAgents框架为例，详细解析实现Skills的四个关键环节：发现识别技能、系统提示注入、渐进式加载以及任务

摘要 本文提供了一份完整的DeepSeek大模型本地部署指南，重点介绍了使用LM Studio可视化工具部署不同规格模型的方法（1.5B-70B），并详细说明了硬件配置要求、模型下载路径及参数设置技巧。同时介绍了通过AnythingLLM构建本地知识库的扩展应用，以及在线API调用方式。教程采用图形化界面操作，步骤清晰，特别适合AI初学者快速上手体验大模型功能。文章还包含隐私保护设置建议，确保本地

本文详细介绍了在个人电脑上搭建本地AI大模型和知识库的完整流程。通过Ollama管理qwen3-vl模型，使用Cherry构建知识库客户端，配合nomic-embed-text进行文本向量化处理，最终创建出无需联网、保护隐私的专属AI助手。文章包含具体操作步骤：从软件下载安装、模型配置到知识库构建，并解释了AI大模型和向量化的基本原理。这种本地化方案解决了线上AI模型的数据隐私问题，可将个人资料转

2025年，AI浪潮以惊人速度重塑着程序员就业市场。脉脉《2025年AI人才流动报告》显示，AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量暴涨11倍，算法相关人才持续紧缺，其中“搜索算法”人才供需比仅为0.39，相当于5个岗位争夺2个人才。同时，硅谷正经历一场前所未有的裁员潮，科技巨头一面晒出亮眼财报，一面挥动裁员“大刀”。亚马逊计划裁员3万人，微软年内累计裁员超2万人，Meta在2023-2025年