大型语言模型(LLM)在推荐系统中的应用面临长文本处理和兴趣动态变化两大挑战。本文提出HiT-LBM框架，通过分块用户行为提取、层次树搜索兴趣和时间感知兴趣融合三个模块，有效捕捉用户兴趣及其演变。实验表明，该框架可提升多种推荐模型的性能，在公开数据集和工业场景中均表现优异，尤其对长尾用户效果显著。在线A/B测试显示收入提升3.5%，转化率提升2.3%。

商汤领先发布“日日新 SenseNova”大模型体系，提供自然语言、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型以及能力，结合决策智能大模型，为 AGI 实现提供重要起点。除语言大模型“商 量 SenseChat”外,“如 影SenseAvatar”、“琼宇 SenseSpace”、“格物SenseThings”、“秒画 SenseMirage”一系列生成式 AI 模型，能够在文生图创作、

然而，微调模型存在一个显明问题，其“幻觉”现象较基础模型更为严重，生成的回答常包含许多与事实不符的内容，影响实际应用的可靠性。其次，RAG支持更为复杂的查询方式，能够处理多层次和多维度的问题，不依赖单一的关键词匹配。由此可见，为提高政务AI系统的可靠性，除了确保回答的准确性外，还需加强其可解释性，以帮助用户理解每个回答的依据，此举亦有助提升系统的透明度和信任度。很多人学习大模型的时候没有方向，东学

大模型Agent是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。Agent是能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。

• 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

最近，AI领域火出了圈，各种专业词汇也频繁冒出来，比如AGI、AIGC和智能体（Agent）。这些词听起来高大上，但它们到底是什么意思呢？今天，咱们就来唠唠这几个概念，顺便举几个例子，让大家更好理解~智能体（Agent）就像是 AI 的“行动派代表”，它是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动的计算实体。简单来说，Agent就像是AI的“行动派”，它不仅能思考，还能通过工具和行动去完成复杂的任务

前阵子刷社交平台时，一条行业分析帖子让我瞬间清醒 —— 全球知名咨询公司麦肯锡曾发布报告预警，到 2030 年，中国 AI 领域的人才缺口规模可能会突破 400 万！

2025年的招聘现场，大模型算法工程师的面试正成为技术圈最激烈的竞技场。一边是各大厂对AI人才“明码标价”的争抢，一边是面试题库更新换代、考察维度不断深化的挑战。根据脉脉人才智库数据，AI相关岗位的新发岗位量同比攀升超过543%。机会遍地，但面试官手中的“屠龙刀”也愈发锋利——大厂算法岗面试中，70%的题目涉及模型实现细节，剩下的30%则考验系统设计能力。

根据2025年行业最新数据，AI新发岗位量同比激增543%，而搜索算法等核心岗位的人才供需比仅为0.39，这意味着平均每个合格的AI人才手里握着至少2-3个offer。与此同时，AI科学家/负责人岗位的平均月薪已突破12.7万元，年薪百万已不再是金字塔尖的传说，而是成为越来越多优秀人才的标配。

Agent技术经历了从早期"伪工具调用"到Function Calling成为标准，再到Claude Skills等优化的演进过程。通过"思考-行动-观察"的循环模式，Agent结合有限工具的组合，有效解决了传统工作流无法处理的长尾问题，大幅提高了系统泛化能力。虽然存在成本高、稳定性有限等挑战，但在当前技术条件下，Agent已成为AI应用开发中极具价值的架构范式，代表着从"对话的奇迹"到"行动的伙