文章摘要：文章首先用大学生入职的比喻形象解释了AI的"训练"（通识教育）、"微调"（岗前培训）和"知识库"（工作资料）三个核心概念。接着详细阐述了这三个技术环节的具体运作方式：训练构建基础模型，微调优化专业能力，知识库提供外部信息支持。最后强调三者是相辅相成的体系，并以法律问答系统为例说明实际应用场景。文末附有AI学习资源广告，包含路线图

AI技术正在重塑职场格局，传统岗位面临"算法吞噬"风险。《零基础玩转DeepSeek》揭示新职场法则：掌握Python+AI编程技能薪资溢价达42%，复合型人才需求激增67%。金融、制造、教育等行业正经历AI革命，"代码民工"将被取代，具备人机协同思维的"AI指挥官"成为稀缺资源。业内案例显示，AI编程工具可提升300%工作效率。终身学习

AI技术正在重塑职场格局，传统岗位面临"算法吞噬"风险。《零基础玩转DeepSeek》揭示新职场法则：掌握Python+AI编程技能薪资溢价达42%，复合型人才需求激增67%。金融、制造、教育等行业正经历AI革命，"代码民工"将被取代，具备人机协同思维的"AI指挥官"成为稀缺资源。业内案例显示，AI编程工具可提升300%工作效率。终身学习

Anthropic推出的MCP（模型上下文协议）是新一代AI系统集成标准协议，解决了传统Function Calling在标准化和上下文传输方面的痛点。MCP采用Host-Client-Server三层架构，通过标准化Resources、Tools、Prompts三大能力简化集成，支持实时双向通信与上下文增量更新。相比传统方案，MCP具备自动工具发现、增强安全性、更高伸缩性等优势，能显著提升上下文

Anthropic推出的MCP（模型上下文协议）是新一代AI系统集成标准协议，解决了传统Function Calling在标准化和上下文传输方面的痛点。MCP采用Host-Client-Server三层架构，通过标准化Resources、Tools、Prompts三大能力简化集成，支持实时双向通信与上下文增量更新。相比传统方案，MCP具备自动工具发现、增强安全性、更高伸缩性等优势，能显著提升上下文

【Java+AI应用开发指南】本文分享了Java在AI开发中的4大优势：丰富的生态框架、跨平台特性、高性能计算和庞大开发者社区。重点介绍了Deeplearning4j、Weka等5个主流框架，并展示图像识别、NLP等4类典型应用场景。提供2个实战代码示例（图像分类/文本分类）和3类学习资源（文档/课程/项目），帮助开发者快速掌握Java+AI开发技能。文末附大模型学习资料包。

查文献、写综述、出图表……这个大模型不仅是“地理通”，而且是科研好帮手。中国科学院地理科学与资源研究所19日在京召开新闻发布会，正式发布全球首个多模态地理科学大模型“坤元”。“坤元”是专注于地理科学的专业语言大模型，具有“懂地理”“精配图”“知人心”“智生图”等功能，能够解答地理专业问题、智能分析地理学文献、查询地理数据资源、挖掘分析地理数据、绘制专题地图。

尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。旨在区分同一粗粒度大类下的不同细粒度子类别，如将鸟类（粗粒度大类）图像区分为西美鸥、灰背鸥、银鸥等（细粒度子类别）；将车区分为宝马、奔驰、奥迪等，奥迪区分为 A4、A6、A8 等；将飞机区分为波音 737、波音 747、波音 777、空客 320、空客 380 等。实现对视觉对象的细粒度

RAG将LLM与外部数据源无缝结合，利用向量数据库实现文档的嵌入与检索，在推理时实时获取最新、相关信息，然后与用户输入拼接，生成上下文感知的回应。优势包括减少幻觉、具备领域专属知识、可归因溯源、适用于企业级知识扩展。Graph RAG是在RAG基础上的进化，通过引入知识图谱（由实体节点和关系边组成的结构化网络），实现多跳推理和上下文深度理解。它不仅检索事实，还能抽取和综合实体之间的复杂关系，实现跨

本文系统梳理了AI学习路径，分为基础编程（Python、LLM APIs）、低代码平台应用（Coze、Dify）和企业级架构（RAG、微调、AI Agents）三大阶段。强调知识体系构建的重要性，提供从入门到架构师的完整成长路线，涵盖核心技术如检索增强生成、智能体系统设计及企业级解决方案部署。同时指出大模型人才缺口达百万级，并附赠由清华-加州理工博士团队研发的学习资源包（含路线图/实战案例/面试题