推理模型能力的持续提升，推动大模型迎来“可用”到“好用”的拐点。推理强化和应用拓展启动了大模型下半场的新赛程。个人智能体潜力初步显现，行业应用渐次走深，开源开放日益成为大模型的核心竞争力组成。大算力、多模态、强推理、广开源、准数据、智能体、深应用等，成为当前发展的重要趋势。DeepSeek以557万美金的低成本训练，给全球带来很大震动。

如果你是学习过大模型的话，你就会知道，这玩意就是一个大型盲盒，你永远不知道今天你问它的问题，明天它会给你什么答案。在ai如此狂热的今天，不知道你有没有发现一个问题，那就是大模型做网页是嘎嘎香，一到了C++就是个扯淡的玩意了。那我们就从大模型的训练入手吧~

Transformer是既MLP、RNN、CNN之后的第四大特征提取器，也被称为第四大基础模型。Transformer 与 RNN 不同，可以较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置编码，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是结构，其中用到的Q, K, V矩阵通过线性变换得到。Transformer

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

同时课程详细介绍了。

大龄程序员正以多元姿态续写传奇：顶尖专家凭硬核实力坐享高薪，技术管理者用战略眼光驱动创新，创业者开辟行业新赛道，国企外企寻求安稳，跨界转型探索人生新可能。年龄不是枷锁，持续进化才是对抗岁月的最佳代码，他们用行动证明——技术沉淀终将化作破局的利刃，在时代洪流中劈出自己的航道。

在AIGC的文生图领域中， Midjourney（MJ）和stablediffusion（SD）都算是顶流存在，他们两家说自己是第三，估计没人敢说自己是冠亚军。这两款最强文生图大模型，到底有什么区别？MJ技术基于，通过训练大量图像数据来生成画作，具有较强的整体感和艺术性，但可能在细节表现上略显不足。SD技术基于，通过提取图片的风格特征并将其应用到另一张图片上，实现风格的转换，更加注重风格的多样性和

大家好！今天我要给大家介绍一个特别酷的东西——ComfyUI。你可能没听过这个名字，但相信我，一旦你了解了它，你一定会爱上它的。简单来说，它是一个基于节点的，专为StableDiffusion设计。听起来有点复杂？别担心，我会解释得简单易懂。想象一下，你有一个可以创造出无限可能的艺术工具，它能帮助你快速、流畅地生成图像。这个工具不仅对高配置的设备友好，甚至能在低配置的设备上也能运行得很好。这就是C

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）的应用场景越来越广泛，例如自动化文本生成、智能问答系统、知识提取等。然而，如何高效地与这些大模型交互，成为开发者面临的一大挑战。LangChain正是为解决这一问题而生的。LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更便捷地与大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、阿里云通义千问 Qwen）进行交互。

AIGC：人工智能内容生成技术解析 AIGC（人工智能生成内容）正以前所未有的速度改变内容创作领域。这项技术基于深度学习、生成对抗网络(GAN)和Transformer等先进算法，能够自动生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。从早期简单的规则引擎到如今的GPT-4和Stable Diffusion等大模型，AIGC已完成了从辅助工具到创作主力的转变。其核心优势在于大幅降低创作门槛，提升生产效