在人工智能领域，大型语言模型(LLM)不仅推动了自然语言处理(NLP)的技术进步，还在多个科学和商业领域中展示了其巨大的潜力。从基本的对话模拟到复杂的问题解决，LLM的发展是AI领域中一场真正的革命。

ChatGPT很牛X，上知天文，下至地理，中间还通晓人情世故。类似它的产品还有一大帮，例如：文心一言、通义千问、kimiChat…等等。而且通过我们技术工作者的不懈地努力，AI的应用已经逐渐渗入我们工作和生活的很多场景和角落，在很多工作场景下，我们都不得不感叹一句”算你NB，在下告辞！那么我们究竟是该屈服于AI大老爷的淫威之下，还是要起来反抗将其玩弄于股掌之间，这是一个选择！但是无论我们如何选择，

本文为AI大模型入门到精通的全面教程，从数学基础、深度学习原理到编程框架，系统讲解大模型算法工程师所需技能。通过实战代码演示从零构建迷你Transformer，再到使用HuggingFace微调大模型的全过程。文章提供四阶段学习路径，帮助读者从Python基础到掌握分布式训练、Prompt工程等进阶技能，最终实现大模型的部署与优化，适合有Python基础的工程师系统学习大模型技术。前序。

如果你把这 5 个开源项目玩明白了，那么AI大模型就算是入门了，后面可做的事就非常多了！是开发者，建议先从入手快速体验；如果想做更复杂的企业级应用，可以结合；而需要业务流程控制的企业客服，Rasa才是最佳选择。在我看来，这些项目的共同点是降低了AI应用落地的门槛。不管你是学生、个人开发者，还是企业团队，都能玩出自己的方案。

最近很多同学来问：“想找工作，做些什么能提高自己的竞争力？”LLM Agents是当前AI领域热门前沿的研究方向之一，薪资非常吸引人，某公司已经开出月薪75k的高薪招聘大模型Agent人才。

设计模式 vs. 应用层次像办事方法（写作先列提纲/多轮修改/查资料），像技能等级（新手→熟练→专家→团队协作→独当一面）。

⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！

MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。注意：SpringAI 项目整体上处于预览阶段，并没有正式发布版本，请勿把本项目的代码用于实际业务系统。

​近期，基于 Transformer 的图学习架构蓬勃发展，主要原因是注意力机制作为一种有效的学习机制，以及其取代消息传递方案中手工编写算子的愿望。然而，人们对其经验有效性、可扩展性和预处理步骤的复杂性提出了担忧，尤其是在与那些通常在各种基准测试中表现相当的简单图神经网络相比时。为了解决这些缺陷，作者将图视为边的集合，并提出了一种纯粹基于注意力机制的方法，该方法由一个编码器和一个注意力池机制组成。

大模型 Agent 正推动人工智能从 “感知智能” 迈向 “认知 - 行动智能”，2025 年的技术突破与产业实践已证明其巨大价值 —— 全球市场规模将从 2024 年的 50 亿美元增长至 2030 年的近 500 亿美元，这一增长背后是从 “工具赋能” 到 “代理自治” 的产业变革。从技术层面看，动态架构、四维记忆、工具编排等创新不断突破能力边界；从应用层面讲，企业服务、金融科技等场景的落地验