本文介绍了如何从零构建一个小型LLM模型，通过实现Tokenizer、Embedding、Attention机制和Transformer结构等核心组件，帮助开发者理解大模型底层原理。文章首先对比了字符级、词级和子词级三种Tokenizer的特点，详细讲解了BPE算法的实现过程。随后展示了如何将文本转换为数字序列，并指出简单替换模型的局限性。最后介绍了模型结构概览，为后续实现Transformer架

摘要：文章借用游戏"斩杀线"概念，分析程序员在AI时代的职业危机，提出"生存值=核心不可替代性/(薪资期望×年龄折损)"公式。指出通用技术能力正在被AI稀释，程序员需从"写代码者"转型为"产品工程师"，培养业务理解力、AI驾驭力和数据敏感度，才能避免被AI替代。文章警示三种高危人群：API调包侠、技术纯享党和不学新技术

AI时代的技术转型：从代码编写到提示工程 文章探讨了Gemini 3发布引发的技术变革，指出"前端已死"的争议实则反映了全体程序员面临的AI时代挑战。我们正进入"自然语言编程"时代，程序员角色将从写代码转变为写提示词，未来可能出现"提示工程架构师"的新职能。文章强调程序员需提升表达能力，掌握10条提示词工程心法，让AI正确理解思维结构，而

本文深入解析了智能体的规划模式，这是一种使AI从被动执行升级为主动决策的核心能力。规划模式让智能体能够自主拆解复杂任务、制定行动路径并动态调整，形成"目标拆解-计划生成-执行调整-达成目标"的闭环。文章详细阐述了规划模式的概念特征、应用价值、典型流程和实现要点，并通过案例展示其如何提升任务执行效率75%。规划模式是连接目标与执行的关键桥梁，可广泛应用于流程自动化、自主导航、信息

AI大模型与临床诊疗已进入以“价值创造”为核心的深度融合期。未来，诊疗一体化的医疗AI解决方案将不断完善，实现多场景、多部位、多病种、多模态的全面覆盖。具备多模态数据处理能力、支持快速迭代新应用的医疗AI平台企业，更易实现从单科室渗透到全院级部署的价值跃迁。商业化路径上，需聚焦临床刚需场景（如基层医院的辅助诊断、大型医院的科研效率提升）；而企业的数据治理能力（数据质量与合规性）、模型迭代速度（适应

传统 RAG（检索增强生成）依赖向量数据库的语义相似度匹配，容易丢失实体间的关联信息。而GraphRAG（图检索增强生成）则通过"节点-关系"的图结构建模数据，将分散的文本块转化为结构化知识网络，让 LLM 能基于实体关联进行推理，输出更具逻辑性的答案。结构化上下文：将"蒂姆·库克""苹果公司"等实体抽象为节点，用"担任CEO"明确关系，形成可解释的知识图谱关联推理能力：支持跨文档挖掘间接关系，例

最近，不少活跃在招聘市场的开发者都明显感受到了后端岗位的“寒意”：岗位数量大幅缩水，薪资增长也陷入停滞。更有求职者吐槽，自己海投了70份简历，最终只收到3个面试邀约，而且意向岗位的薪资较去年同期还下降了10%，后端开发者的就业压力已然拉满。与后端岗位的冷清形成鲜明对比的是，当前正是算法岗，尤其是AI算法岗的红利爆发期。如今的后端岗位市场早已人满为患，竞争进入白热化阶段，而AI算法岗却手握超百万的人

在大模型技术全面爆发的当下，AI Agent 早已跳出学术论文的晦涩表述，化身渗透进智能客服、自动化办公、智能制造等领域的“数字员工”，成为技术落地的核心载体。对于刚踏入大模型领域的小白，或是想拓展技术边界、抢占AI风口的程序员而言，吃透 AI Agent 的核心概念，是打通技术理论与实际应用的关键桥梁。

7年前端开发者亲历AI震撼：从代码生成到职业危机 一位拥有7年经验的前端开发者分享了使用AI工具完成项目的经历，仅通过与AI对话就实现了完整小程序开发，引发深度职业焦虑。文章揭示了AI技术对编程领域的快速渗透：从代码补全到完整项目生成，传统开发技能正面临贬值风险。作者尝试通过跳槽国企、技术博客等方式应对，但AI的进化速度仍让人感到无力追赶。文章直指程序员的核心焦虑：在AI时代，多年经验积累的价值究

2024-2025年计算机就业呈现"冷热分化"现象：AI相关岗位需求暴增(机器学习工程师涨39.62%)，传统开发岗位需求下降。AI不是替代程序员，而是筛选工具，淘汰只会写重复代码的人，留下会用AI提效的人。未来"AI+技术"复合岗、垂直领域技术岗和技术+产品岗将更吃香。计算机行业依然高薪，但高薪属于"会用AI的人"，从业者应积极学习AI技能以适应时代变化。