• 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

AI产品经理的核心能力在于AI思维，而不仅是算法知识。AI产品设计追求前端简单、后端复杂的特性，系统复杂度决定智能化程度。人工智能产业链分为基础层（芯片、算力）、技术层（算法模型）和应用层（场景落地），需要上下游协同发展。基础层以硬件为核心提供算力支持，技术层聚焦算法研发，应用层实现产品落地，三者共同推动AI产业进步。

就在刚刚，DeepSeek 开源了一个 3B 模型 DeepSeek-OCR。虽然体量不大，但模型思路创新的力度着实不小。众所周知，当前所有 LLM 处理长文本时都面临一个绕不开的困境：计算复杂度是平方级增长的。序列越长，算力烧得越狠。

AI技术创新一直在围绕核心三要素在动态循环，DeepSeeK的出现意味着2025年再次进入算法创新阶段，将推动AI进入算法变革元年。甲子光年智库针对DeepSeeK带来的行业浪潮，特此推出专题研究报告，从算力拐点、数据拐点、算法拐点三个方面分析2025年为什么会成为算法变革元年，并尝试分析deepseek的技术优势，探讨算法变革的两条技术路径，以及算法变革对AI超级产品、AI普惠应用、全球科技竞争

• 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

在上一篇推送中（[deepseek本地部署最简教程]），我们介绍了基于Ollama的本地部署。尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！当然，AnythingLLM还具备其他功能，如代码托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展开论述，各位可自行探

文章系统介绍了程序员转型大模型领域的完整路径，包括：明确职业方向（开发/应用/研究/工程化）、夯实编程与数学基础、掌握Transformer架构与微调技术、通过实战项目积累经验、利用开源社区加速成长，并提供了精选学习资源与职业发展建议。强调"先定方向、再打基础、实战突破、持续迭代"的学习策略，帮助程序员突破职业瓶颈，实现技术升级。

本文介绍了一种利用本地大模型(qwen3-coder:30b)构建AI代码审查系统的实践方案。通过Ollama搭建本地模型服务，结合Go编写的静态编译程序提取Git diff信息并调用模型评估，最终集成到Gitea CI/CD工作流中。实验表明，该系统能有效识别代码漏洞和问题，提供改进建议，并通过Pull Request流程实现高危代码拦截。在4090显卡环境下，30b模型可秒级完成审核，显著提升

Agent评测正从离线向实时评测演进，面临资源密集、评估延迟等挑战。主流工具包括LangSmith和Langfuse，推荐采用异步非阻塞架构，配置性能、质量、成本等多维指标。实施应分阶段进行，先建立基础可观测性，再逐步引入质量评估和高级功能。合理控制采样率，平衡监控效果与成本，并通过A/B测试持续优化Agent性能。

本文介绍了3个无需GPU算力的大模型落地项目：智能客服机器人（Dify+RAG）、多Agent论文精读助手（LangChain+免费API）和个性化文案生成系统（Prompt+Ollama），通过Prompt工程和开源工具实现，适合缺乏算力资源的开发者。同时提供AI大模型应用开发6大模块学习路线，从系统设计到商业化落地，帮助开发者系统学习并积累项目经验。核心观点：大厂更看重用大模型解决实际问题的能