首先对模型微调下个非严谨的定义，大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型基础之上，采用标注的高质量数据集或基于人类反馈机制对基础模型进行训练，最终输出具备或增强特定领域能力模型的技术。

我们知道，大型语言模型（LLMs）在固定的数据集上运行，其知识停止在最后一次训练更新时。ChatGPT的常规用户可能会认识到这个众所周知的限制：“训练数据截至2021年9月”。这种限制可能导致不准确或过时的回复，因为这些模型会“产生幻觉”信息。在不重新训练或微调的情况下更新它们以获得新信息或增强上下文理解可能是具有挑战性的，涉及资源和人力。

通过@tool本文完整展示了如何用 LangChain + LangGraph，结合：LLM（大模型）Embedding 检索（RAG）Agent 动态调用工具流程图编排Checkpoint 存储构建一个智能问答系统。通过将工具（RAG 检索）和 Agent 机制结合，可以让 LLM 在需要的时候自主调用检索能力，有效增强对知识的引用能力，解决“幻觉”问题，具备很好的落地应用价值。2024最新版C

自从2022年12月 ChatGPT 横空面世以来，AI 领域获得了十足的关注和资本，其实AI的概念在早些年也火过一波，本轮 AI 热潮相比于之前的 AI，最大的区别在于：生成式。通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、Mistral、BERT等都是LLM，LLM是对训练文本信息的压缩，同时拥有了泛化能力，不同于数据库和搜索引擎

基础概念：机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉的基本原理技术栈：TensorFlow.js、Brain.js、ML5.js等前端AI框架应用模式：客户端AI、边缘AI、云端AI的选择和实现优化技术：模型压缩、性能优化、部署策略最佳实践：数据管理、错误处理、A/B测试未来趋势：WebGPU加速、联邦学习、多模态AI掌握这些知识将帮助前端开发者更好地在项目中集成AI能力，提升用户体验，并为未来的技术

内容如下：什么是大模型？什么是智能体？智能体架构提示词工程智能体相关技术单智能体和多智能体智能体开发技术框架大模型厂商的智能体平台结语1. 什么是大模型？目前国内外主要的大模型厂商及产品如下：OpenAI：GPT系列, 最新的是GPT-4o，ChatGPT基于GPT-3.5Meta：LLaMAMicrosoft：与OpenAI合作，也推出了自己的大模型，如Phi-3百度：文心一言阿里巴巴：通义千问

转行做大模型所面临的机会和挑战，以及如何把握和应对，如：转行做大模型所面临的机会主要有：大模型是AI领域的一个重要趋势，具有强大的泛化能力和适应能力，在多个任务和领域上表现出惊人的成就。大模型可以利用海量的数据来学习通用的知识和能力，从而在多个场景和需求上提供高效的解决方案。大模型可以带来更好的用户体验和商业价值，在各个行业和领域中创造更多的创新和变革转行做。大模型所面临的挑战主要有：大模型需要海

这是前端程序员在某红薯平台自述前端被裁的真实经历！2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：阿里云核心业务全部接入Agent体系；字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型

这是某乎平台网友分享的运维兼职可以干什么的求助问答！这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

风电场智能运维系统是以数字化技术为核心，整合设备监测、故障诊断、维护策略优化的全流程管理体系。一、功能场景（一）预测性维护（PdM）：AI 驱动的故障预警（二）智能巡检与无人化运维（三）运维策略优化：基于数字孪生的仿真（四）知识库与经验沉淀二、系统介绍这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就