近期收到很多同学的私信，发现大家对LLM基础技术还是比较感兴趣，故根据我现在已有的知识，给大家整理一个脑图；主要梳理了基础技术篇的脑图，后续文章会继续给出开发、应用偏的脑图；辅助小伙伴们对LLM认知。

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人工智能 (AI) 近年来取得了显着进步，并已成为科技行业的流行语。我们随时能看到大量个关人工智能工具的资讯，它有可能自动执行任务，节省时间并提高效率，使其成为企业的宝贵资产和平台。

不少算法类入门书籍、培训机构贩卖的算法教程会拿CPython的易用性跟算法实现作为卖点，他们所指的“Python”其实就是CPython。

n8n 是现在很热门的一款自动化工具，支持各种平台对接，还开源，挺香的。不光有官方的线上版本，也支持自己本地部署。

我以前觉得，支付系统工程师的护城河是"懂支付技术"。现在我觉得，护城河是"懂支付业务"——那些在代码里看不到的、在文档里找不到的、只在日复一日的对账和排障中积累出来的业务直觉。AI能做清算，但它不知道这个商户为什么在凌晨2点交易。AI能做风控，但它不知道这笔交易背后的业务模式合不合理。AI能做对账，但它不知道这条差异该忽略还是该追查。那些"不知道"的东西，就是我四年的价值。

当LightRAG的"轻盈而强大"遇上Dify的"敏捷而全面"，我们看到的不仅仅是两个工具的简单叠加，而是一种全新的、能够高效构建企业级智能知识中枢的潜力。

这就是知识蒸馏要解决的问题。就像武功传承一样——让高手（大模型）把经验传授给徒弟（小模型）。

在科技变革的浪潮中，大模型技术已成为推动各行业创新发展的核心驱动力。对于程序员而言，这既是一场挑战，更是一次职业转型的绝佳机遇。凭借扎实的编程基础和逻辑思维能力，程序员在大模型领域拥有众多极具潜力的转行方向。下面，我们将从推荐理由与技能要求两方面，深入探讨这些方向。