《2025年AI人才流动报告》显示AI领域"供需两旺"，岗位量暴涨10倍。大模型算法岗需求最旺，AI科学家月薪超13万。中小企业AI岗位增长13倍，非技术岗需求增7.7倍，表明AI从技术走向业务落地。人才流动频繁，平均司龄仅2.02年。求职者应关注算法核心岗和"AI+垂直行业"复合能力。

说真的，这两年看着身边一个个搞Java的哥们开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。结果一个ChatGPT火了之后，整条后端线上的人都开始有点慌了，谁还不是在想：“我是不是要学点AI，不然这饭碗还能保多久？”

RAG技术解决大模型无法回答私有或最新信息的问题，通过为模型"外接"知识库使其能基于特定信息生成答案。构建分为两个阶段：建立索引（文档收集切割、向量转换存储）和检索生成（文档过滤检索、查询增强关联）。四核心步骤详解了从文档预处理到向量存储，再到相似度搜索和最终回答生成的完整流程，为构建企业私有知识库等应用提供技术指导。

本文通过跨领域学习提升决策能力的方法论，包括学习元学科思维模型、识别问题同构性、构建跨领域信息网络和模拟跨领域推演。通过整合多领域知识，突破单一领域认知局限，从多角度分析问题、预判风险，构建更全面的"决策思维网络"。文章提供了思维模型卡片库、问题同构映射表等实用工具，帮助决策者在不确定环境下做出更优选择，提升决策的全面性和抗风险能力。

本文详细介绍了大语言模型的稀疏化技术，包括无结构剪枝（如SparseGPT）、结构化剪枝（如LLM-Pruner）和专家稀疏化（如ExpertSparsity）三大策略。这些技术通过增加模型零值元素比例，减少计算和内存消耗，在保持模型性能的同时提升运行效率。文章还探讨了渐进式剪枝和动态跳过等实用方法，为资源受限环境下部署大语言模型提供了有效解决方案。

文章对比分析了四款主流AI Agent平台的特点和适用场景。Coze适合零代码用户，提供卓越对话体验；Dify是开发者的灵活利器，开源灵活且支持全球化；Manus专注于全流程自主执行复杂任务；GPTs基于OpenAI生态，提供零代码交互。文章详细分析了各平台的核心优势和局限性，帮助读者根据自身需求选择合适的AI Agent平台，并指出Coze适合作为后续项目演示平台。

本文详解了大语言模型(LLM)从随机参数到"高情商专家"的四个进化阶段：预训练阶段让模型掌握基本语言知识和结构；指令微调教会模型执行特定任务；偏好微调通过人类反馈强化学习(RLHF)提升模型情商；推理微调增强复杂问题解决能力。这四个阶段共同使大模型能够理解语言、生成自然回答，并具备逻辑推理能力，最终成为能与人类顺畅对话的AI助手。

本文详解了大语言模型(LLM)从随机参数到"高情商专家"的四个进化阶段：预训练阶段让模型掌握基本语言知识和结构；指令微调教会模型执行特定任务；偏好微调通过人类反馈强化学习(RLHF)提升模型情商；推理微调增强复杂问题解决能力。这四个阶段共同使大模型能够理解语言、生成自然回答，并具备逻辑推理能力，最终成为能与人类顺畅对话的AI助手。

自DeepSeek凭借技术突破成功“破圈”以来，人工智能大模型的产业定位正加速完成从单一“工具属性”到核心“基础设施属性”的关键跃迁。如今，基于大模型的技术创新不断突破边界，应用场景从消费端向产业端深度渗透，商业模式也随之迭代升级，这一系列变革直接推动各行业对AI人才的需求呈爆发式增长，一场横跨互联网、汽车、金融等多领域的AI人才“抢滩战”已然进入白热化阶段。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！