这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大

看完眼花缭乱的价格表，作为企业决策者或开发者，到底该怎么选？💡 2025年的选型黄金法则：能用 Flash/V3 解决的，绝不上 Pro/Max！场景一：日常主力/高并发C端应用（追求极致性价比）🇨🇳或 🇺🇸。理由：它们已经足够好，且便宜到几乎可以忽略成本。场景二：需要深度思考/复杂推理/数学计算**不差钱选：**OpenAI o1。**精明选：**（价格仅为 o1 的 4%左右，但能提

文章从面试官视角剖析了Text2SQL从demo到工程级实现的差距。强调Text2SQL应作为Agent的只读工具节点，而非简单对话能力。提出动态Schema裁剪、歧义显式消解、SQL安全校验、结果验证等工程化关键点，以及日志和Badcase闭环对系统持续优化的重要性。真正的Text2SQL价值在于被调度、约束、验证和复盘，而非仅生成SQL。

文章展示了Agent技术的演进历程，从v1到v3版本后，作者逆向思维开发出仅20行核心代码的v0版本。通过Bash作为meta接口和递归调用机制，实现了完整的Agent能力包括子代理。核心洞察是"一个工具+递归=完整Agent"，证明了复杂能力可从简单规则中涌现，为AI开发者提供了极简而强大的实现思路。

文章揭示SFT与RLHF在大模型训练中的本质区别：SFT关注token级优化，易饱和且局限于数据分布；RLHF关注整段输出，通过探索突破数据上限。许多简历堆砌高级名词却说不清原理，面试中暴露问题。真正拉开差距的是体系思维而非知识点，理解训练视角和工程实践才能做出有效决策。

研究提出"能力密度"概念，发现LLM能力密度每3.5个月翻倍，实现同等性能所需参数与推理成本指数下降。这意味着端侧智能将提前爆发，小模型可逼近甚至超越大模型。高密度模型源于更优训练数据、高效结构和先进算法，而非简单压缩。这一"密度革命"将改变AI开发方向，从单纯扩大参数规模转向追求更高效率。

Multi-Query（多路召回）是RAG中提升检索召回率的关键策略，通过让大语言模型基于原始问题生成3-5个不同角度的查询变体，并行检索后融合结果，显著提高相关文档召回概率。然而，其局限性包括可能引入无关信息与噪音，以及过度召回导致的上下文溢出问题，需要通过合理设置和结果过滤来优化。

本文详解大模型知识库索引构建四大核心技术：向量嵌入实现文本图像数字化；多模态嵌入融合跨模态语义；向量数据库提供高效存储检索；索引优化通过上下文扩展和结构化提升精度。结合代码示例，从理论到实践全面展示RAG系统构建，助力开发者打造高效智能知识库。

15款被测国产大模型应用中，仅有DeepSeek主动说明训练数据的大致来源，其他被测大模型仍相当不透明。两款大模型DeekSeek、腾讯元宝提供退出开关，允许用户选择是否将所有数据用于优化体验。这是南都数字经济治理研究中心实测15款国产大模型的最新发现。2025年12月18日下午，南方都市报在北京举办第九届啄木鸟数据治理论坛，会上重磅发布4万余字的《生成式AI落地应用：透明度测评与案例分析报告（2

本文详细介绍了如何结合LangGraph和FastAPI，将大语言模型(LLM)工作流封装为生产就绪的REST API服务。从项目设置、构建简单工作流，到添加错误处理、重试机制、输入验证和日志记录等生产级功能，再到使用FastAPI暴露工作流、测试API，以及部署扩展方案。通过这一系列步骤，读者可以学会构建可从任何地方访问的可扩展AI智能体服务，为开发聊天机器人、文档处理器等AI应用奠定基础。擅长