在之前的系列中，笔者已经系统梳理了 LangChain 1.0 的核心知识点，并通过一个 多模态 RAG 项目带领大家实践了 LangChain 1.0 的关键技术。从本篇开始，笔者将为大家进一步分享的相关知识。与 LangChain 1.0 相比，LangGraph 1.0 的整体架构变动不大，但其定位发生了重要转变：在 1.0 版本之后，LangGraph 不再是 LangChain 的能力延

文章介绍了大模型的四种高级思维模式：COT(链式思维)、TOT(树状思维)、GOT(图状思维)和AOT(算法模仿思维)，旨在克服传统"刚性分类"的局限性。COT适合线性推理任务，TOT通过多路径探索和选择最优解，GOT构建有向图实现灵活合并与迭代，AOT则模仿特定算法进行系统性搜索。这些思维模式能提升大模型处理复杂问题的能力，适用于从创意写作到算法优化等多种场景。

学以致用，问题才是学习的真正驱动力最近发表了几篇关于学习人工智能技术的文章，然后就有人问没有深度学习的基础可以学习人工智能吗？答案是肯定的，学习人工智能技术并不一定非要懂得深度学习，虽然深度学习是大模型的基础。‍‍‍怎么学习大模型？‍‍‍‍‍‍‍很多人学习大模型技术，第一步就卡在了入门上，也就是说不知道应该怎么学习人工智能技术。‍‍‍可能在很多人的认知中，学习人工智能就要学习机器学习和深度学习，面

简而言之，AI的目标是理解和构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器，这些任务包括但不限于学习、推理、问题解决、语言理解、知识表示、规划、自然语言处理、模式识别、视觉识别、感知、创造力以及在广泛任务中的自主行动。因此，在推动AI发展的同时，也需要加强监管和规范，确保AI技术的健康、可持续发展。给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望

AI教育评估对学生和教师都有积极影响。

多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。随着 LLM 在语言理解和推理能力上的逐步增强，指令微调、上下文学习和思维链工具的应用愈加广泛。然而，尽管 LLM 在处理语言任务

文章指出当前AI在B端企业落地仅有5%有效，95%项目无效，概念被虚高用于购买算力服务器。文章对比了C端的热闹与B端的落寞，预测随着Data AI发展，2026年AI落地将迎来春天，半年后智能体AI场景将实现大爆发和快速MVP变现，并推荐了相关AI大模型落地应用与开发全景的观察文章。

微调相当于是可以使用自己的私有数据，私人定制一个专属大模型，比如法律领域、医疗领域、政务场景等。可以自定义模型回复的语气，个性和风格，你把大模型想象成一个小孩子，你想让他成为什么样，你就教他什么（训练语料数据集）。官话：微调LLM可定制其行为，增强领域知识，并针对特定任务优化性能。通过在特定数据集上微调预训练模型，旨在更有效地执行特定任务。实操部分。

AI的本质特征是泛化能力，使其能够触类旁通、填补知识缝隙并生成内容。然而，AI仅具备"临近泛化"能力，缺乏"远程泛化"，因此能模仿写作但难以产生真正创意。这解释了为何AI更可能取代编码类工作而非需要远程泛化的文职工作。未来AI发展方向包括超越Transformer架构和开发专业领域AI，以增强泛化能力和解决特定问题。AI最本质的特点是什么？从哪一个点切入才能更全面、准确、深刻的理解AI？AI最核心

AI时代，无论是AI产品，还是非AI产品，你都需要会使用AI编程工具。我们正处在AI快速发展的历史性跨越中。未来的核心竞争力，是你定义问题的清晰度和系统设计能力。在AI编程时代，我们不再是执行者，而是设计者。对于产品经理，从想法到实现的距离从未如此之短；对于开发者，从繁琐细节中解脱去攻克架构设计与核心算法的机会从未如此之多。种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。选择一款合适的AI编程工具，行动起