本文详细介绍了大模型产品经理的完整学习路线，涵盖计算机科学基础、AI与机器学习基础、大模型技术、产品管理与商业分析、实战经验积累及持续学习五大阶段。文章提供系统化学习路径，从零基础到精通，并附有学习路线图、视频教程、技术文档和面试题等资源。强调成为优秀大模型产品经理需要理论与实践相结合，通过持续学习和项目实践积累经验。

本文为AI大模型零基础学习者提供全面入门指南，涵盖大模型基础概念、学习环境搭建、机器学习与深度学习基础知识、预训练模型使用与微调方法，以及实战项目实践。通过系统学习，小白可逐步掌握从环境配置到模型应用的全流程，为进入AI大模型领域打下坚实基础，并提供进阶学习资源和社区参与建议。

本文从工程视角解析智能体开发平台的技术内核，指出大模型落地需超越单一模型，构建包含RAG(知识增强)、Workflow(工作流)和Agent(智能体)三大支柱的平台架构。RAG解决知识边界问题，Workflow确保流程可控，Agent实现有限自主决策。文章揭示了当前技术瓶颈在于三者协同和系统稳定性，强调真正的竞争力在于工程化能力，而非单纯模型性能，并提出了评估体系标准化、能力模块化及人机协同等未来

文章探讨上下文工程核心思想，即将LLM视为CPU而非全能神，通过构建良好外部环境提升AI Agent性能。介绍了Cursor的"万物皆文件"策略、Manus的"上下文生命周期管理"机制、内核态与用户态分层架构，以及多Agent协作的结构化契约通信模式，旨在优化上下文处理，让AI Agent更聪明稳定。

阿里通义千问团队发布最强开源多模态检索模型Qwen3-VL-Embedding和Reranker，支持文本、图像、视频等多模态输入及混合处理。8B版本在MMEB-V2评测中以77.8分获SOTA，Embedding模型负责初始召回生成向量，Reranker模型进行精排输出相关性评分。支持30+种语言、自定义指令和量化部署，适用于多模态RAG、视觉文档检索、视频内容检索等场景。

大模型在当今人工智能领域占据着核心地位，其强大的能力正不断推动各行业的变革与创新。无论是对人工智能充满好奇的初学者，还是希望在该领域深入发展的专业人士，掌握大模型相关知识和技能都至关重要。以下为你详细介绍 2026 年从零基础入门到精通大模型的学习路线。

本文整理并简化了大模型相关面试题，涵盖基础概念、模型架构、训练方法、提示工程、微调技术、RAG、强化学习等核心知识点，旨在帮助读者高效记忆和掌握大模型知识，并提供资源领取方式。

文章系统介绍了21种智能体设计模式，涵盖从基础到高级的构建方法，包括提示链、路由、并行化、反思等核心模式。智能体作为能感知环境并采取行动的自主系统，通过多种模式组合实现复杂任务执行。文章详细阐述了智能体的特性、执行步骤、等级划分及未来发展方向，强调了模式组合构建复杂系统的重要性，为开发者提供了构建智能、可靠、可扩展AI系统的完整工具箱和指导框架。

本文分享了Manus团队放弃传统Fine-tuning，转而通过Context Engineering挖掘LLM潜力的实战经验。详细介绍了六大核心策略：围绕KV-Cache的架构设计、Logit Masking解决工具爆炸、文件系统作为外置显存、背诵对抗注意力衰减、保留错误轨迹作为学习样本、引入结构化噪声避免少样本陷阱。核心观点是Agent开发应专注于Context的构建与管理，而非端到端模型训练

RAG（检索增强生成）是一种让AI回答更准确的技术，通过检索相关信息并增强生成过程，解决了传统AI容易"胡说八道"的问题。它包含三个核心步骤：首先从向量数据库检索相关信息，然后将问题与检索结果组合成增强提示，最后生成更可靠的答案。RAG能减少AI幻觉、实现知识实时更新且保护隐私，是提升AI回答质量的重要技术。