单纯LLM是"聊天机器人"，LLM + Harness才是"能干活的智能体"。二、RAG检索增强：解决大模型幻觉与私有知识缺失RAG解决"知识不准、知识滞后、私有知识无法读取"的问题，是静态知识获取的最佳方案。三、Agent智能体：解决复杂多步骤自主任务RAG解决"知道什么"，Agent解决"会做什么"。复杂自动化任务必须上Agent。四、Fine-Tuning微调：解决模型输出不规范、能力不稳定

大模型面试经验分享 本文分享了作者面试腾讯、字节等多家公司的经验，总结了面试的五个核心环节：自我介绍、项目考察、通识问题、代码测试和反问环节。在项目考察方面，强调了深入理解项目细节的重要性，包括业务背景、数据处理、训练方法等。通识问题部分列举了15个典型技术问题，涵盖Transformers原理、Bert模型、大模型训练、RAG流程等热点话题，并提供了详细的解答思路。文章还特别指出，面试官常会考察

刚刚说到，基本上市面上的大模型LangChain都支持，但是由于科学原因，国外的模型并不能很愉快的使用，这里我也经过测试，智谱的GLM是一个很不错的模型，推荐大家使用，这里以智谱的GLM模型为例子，如果大家需要更多模型，参考LangChain官方文档的描述相应配置即可。// 导入智谱AI的聊天模型// 定义一个 GlmModelProvider 类，它继承自 BaseModelProvider，并

2026年新经济行业招聘市场回温，AI岗位量同比增长12倍，成为招聘主角，平均月薪达60738元。职场门槛提升，岗位“去初级化”，AI能力成为标配。近六成职场人想跳槽，近半数期望涨薪超20%。大模型算法、产品经理等岗位需求增加。新经济行业，指利⽤互联⽹、⼤数据、云计算、⼈⼯智能等技术，诞⽣出新产品、新业态、新商业模式的⾏业。近日，脉脉高聘人才智库发布《2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》。

作者通过21天专注学习大模型，分享从原理到实战的完整学习路径。文章拆解FOMO、能力恐慌等焦虑根源，提出"你缺的不是能力，是信息和方法"的核心观点。四条学习规矩：背知识用工具查、刷课做项目、学生思维转工程师思维、AI结对单打独斗。按周拆解原理篇（Transformer架构、模态融合等）、训推篇（训练成本控制、推理优化）、Agent与前沿篇（智能体开发、具身智能等），强调后端工程师转型AIInfra

本文为前端零基础转大模型的程序员提供了一套真实可落地、普通人能吃透的90天转行上岸路线。文章分析了前端转AI的天然优势和必须补齐的短板，并详细规划了90天的阶段性精准学习路线，包括Python数据基础、深度学习底层核心、Transformer、LoRA单卡微调实战、简历刚需项目落地、面试冲刺刷题复盘等。最后总结了转行核心总结，强调重工程、重落地、重项目细节、精准对标岗位需求的重要性。给所有前端零基

本文提供了一份完整的12步路线图，帮助读者理解和掌握AI Agent的核心技术，包括上下文管理、工具与记忆机制、循环控制、图结构设计、支撑框架以及评估方法。每一步都配有经过验证的Claude工作流，旨在帮助读者从基础到高级，逐步构建出高效、可靠的AI Agent系统。AI Agent 工程师 2026：12 步路线图——Loops、Graphs、Evals、Context、Harness 全教程7

多元线性回归是线性回归的扩展，适用于多个自变量预测一个因变量的情况。它通过寻找多个自变量与因变量之间的最佳拟合平面来进行预测。多元线性回归可以帮助我们理解多个因素对结果的综合影响。岭回归（Ridge Regression）是一种改进的线性回归方法，主要用于处理多重共线性的问题。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，使得回归系数尽量小，以此来减少模型的复杂度和过拟合风险。

本文介绍了本地部署大模型（如Llama3、Qwen、DeepSeek等）并实现API访问的完整流程。主要内容包括：从HuggingFace或魔搭网站下载模型，使用git lfs和screen确保大文件完整下载；通过FastAPI封装模型推理接口，支持多GPU运行；使用conda创建Python 3.10环境并安装依赖，以nohup后台启动服务；最后提供代码示例展示如何通过Postman或程序调用A

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种通过从外部来源检索相关信息来改进LLM输出的方法。RAG系统使用向量相似性等技术搜索信息片段，并将这些数据用于生成响应。该方法在查询特定或个人数据库时尤为适用。