9月16日，脉脉最新发布的《2025年AI人才流动报告》（以下简称报告）显示，2025年1—7月，AI领域人才市场供需两旺，AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量也暴涨了11倍。“算法”相关人才持续紧缺，其中“搜索算法”人才紧缺度最高，5岗争2人。非技术岗数量同比增长7.7倍。

9月16日，脉脉最新发布的《2025年AI人才流动报告》（以下简称报告）显示，2025年1—7月，AI领域人才市场供需两旺，AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量也暴涨了11倍。“算法”相关人才持续紧缺，其中“搜索算法”人才紧缺度最高，5岗争2人。非技术岗数量同比增长7.7倍。

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求

文章详细介绍了深度学习和高性能计算中常用的浮点数精度格式，包括FP32、FP16、BF16、TF32、FP64及INT8/INT4等。分析了它们的位数构成、数值表示能力和适用场景，并提供了选择建议：模型训练优先考虑BF16或混合精度训练，推理阶段可根据显存情况选择FP16或INT8/INT4量化，边缘设备适合INT4。强调了选择精度时需考虑任务需求、硬件支持和资源限制，并指出指数位决定动态范围，尾

文章详细介绍了深度学习和高性能计算中常用的浮点数精度格式，包括FP32、FP16、BF16、TF32、FP64及INT8/INT4等。分析了它们的位数构成、数值表示能力和适用场景，并提供了选择建议：模型训练优先考虑BF16或混合精度训练，推理阶段可根据显存情况选择FP16或INT8/INT4量化，边缘设备适合INT4。强调了选择精度时需考虑任务需求、硬件支持和资源限制，并指出指数位决定动态范围，尾

一节课速通分割大模型，领会顶会idea！

大语言模型（LLM）在过去几年产生了巨大影响，特别是随着OpenAI的ChatGPT的出现，各种大语言模型如雨后春笋般出现，国内如KimiChat和等。然而，大语言模型，从数十亿到数千亿，甚至到数万亿。比如通义千问发布的开源模型就包含了70亿、140亿和720亿等多个规模的版本；而最近发布的Llama3大模型则是有80亿和700亿两个版本；而广为人知的ChatGPT3最大的一个模型参数则达到了17

AI 大模型应用开发作为新兴领域，不断出现新的技术：LLM、Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning、MCP 等，本文聚焦 AI 大模型应用开发，带领大家入门，带领大家了解 AI 大模型应用开发的全攻略。 

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。• 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、大模型部署）