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我读大一的时候也和你一样，那个时候高数和线代都还在学，觉得数学不学好怎么学习深度学习呢，因为一直以来脑子里的思路都是计算机科学是数学的一个分支。但是当时我学数学的时候，看到傅里叶变换就看不下去了，学习AI的热情都燃尽了。后面我还啃过，发现都是公式，看不懂，不知道学完能干什么。懵懵懂懂直到大二学机器学习这门课，老师要求结课的时候都要交一个项目报告，同时附上代码和演示视频，必须做项目，在做项目的过程中

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试

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标签：#人工智能、#大模型、#自然语言处理、#大模型开发、#智能体开发、#agent开发、#AI验收标准：输入公司年假多少天能准确回答知识库内容；界面流畅，无卡顿。

现在95%的大模型实习岗位，都不是让你去从头“创造”一个GPT-5，而是让你基于现有的模型，去做各种“下游”工作。大家想象中的大模型实习，可能是这样的：一排排A100/H100在你面前闪烁，你和团队大佬一起，对着满屏的代码和公式，高喊一声“开始训练！实际情况更可能是这样的：你的导师（mentor）丢给你一个开源模型（比如Llama 3, Qwen, ChatGLM），然后让你去解决一个具体的业务问

2026年，大模型从"会聊天"走向"企业私有化定制"已是标配。显存爆炸：70B模型全参微调需要8张H100，普通开发者直接劝退。成本高企：训练一次几十万Token，迭代成本失控。部署麻烦：每次微调都要保存完整权重，模型膨胀4-8倍。的核心价值正是轻量化：只训练不到0.1%的参数（低秩矩阵），效果接近全参，显存降低70-90%，训练速度提升3-5倍，支持单卡消费级GPU（甚至3090）跑通13B/7

所以最后我们退而求其次，还是做辅助吧，就是你一个需求来了，先帮你设计个大概，或者你自己描述清楚点，一步步做引导式的进行开发，就像现在的cursor，不过这里做了rag检索，就是用把2️⃣里面的表和描述都放进去了。首先这个一开始想的是给运营和老板做的，因为他们不会写代码，但是就是会有各种奇奇怪怪的查数需求，之前都是提需求给数据研发，所以想说能不能用大模型做这事，这个功能我觉得做的不是很好，虽然老板和