AI大模型正在重塑传统开发模式，大模型应用开发工程师岗位极度稀缺且高薪（78%年薪60-100万）。企业需要掌握Fine-tuning、Agent、RAG等技术，并能将业务场景与技术结合的开发者。"大模型应用开发实战营"课程帮助开发者从0-1构建应用开发能力，提供内推、直聘等权益，助力程序员抓住AI红利，实现职业升级。

本文介绍了5个GitHub热门AI开源项目：Glass实时读取屏幕对话转化为结构化知识；CraftGPT是在《我的世界》中用红石电路构建的ChatGPT；AI热文发布神器自动抓取热点生成公众号文章；Klavis让AI助手使用数千种工具；最后推荐关注"逛逛GitHub"公众号获取更多项目。这些创新应用适合开发者学习和实践。

文章介绍涂子沛所著《给孩子讲人工智能》，通过生动故事和插图讲解AI发展历程、底层逻辑及未来趋势。内容涵盖图灵测试、达特茅斯会议、专家系统、神经网络等关键节点，重点解析深度学习原理及其突破性应用。作者认为AI将改变就业格局，建议读者优化知识结构。该书通俗易懂，适合各年龄段读者，是理解AI和大模型的优秀入门读物。

OpenAI在2025年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中取得重大突破，其推理模型以金牌级表现位列AI参赛者第一，总分排名第六。该模型未针对赛事专门训练，仅使用通用推理能力，在5小时赛制下严格遵守规则。这是继IMO数学竞赛夺金后的又一里程碑，展示了大模型在跨领域推理上的显著进步。团队透露，该模型与IMO金牌模型为同一架构，验证了通用AI的强大潜力。这一成就引发业界对OpenAI即将发布新模型的期待

最近，不少在招聘软件上寻找机会的开发者纷纷表示，后端开发岗位的数量大幅减少，薪资不仅没有往年的涨幅，甚至出现了停滞的情况。更有求职者无奈地分享，自己投递了 70 份后端相关的简历，最终只收到了 3 个面试邀约，而且给出的薪资相比去年同期还降低了 10%，这样的就业现状让不少后端开发者感到焦虑。

本文介绍了一种基于Qwen3-VL模型的长文档智能分析方案。通过PyMuPDF库将PDF文档转换为高分辨率图像，并实现本地缓存优化处理流程。代码提供了完整的PDF处理功能，包括远程文件下载、缓存管理、图像转换和尺寸优化等关键步骤。该系统支持对数百页文档的高效处理，通过多模态API调用实现文档内容理解与分析，适用于学术研究、商业文档处理等场景。文章还展示了如何通过环境变量保护API密钥，确保开发安全

至于AI产品经理这块，很多同学把学习重点放在了算法的深入了解，甚至要自学各类编程语言，这其实是一件得不偿失的事情。AI产品经理固然需要了解算法，但应该有个度，对于算法中的很多运算细节没必要深究，让专业的人去干专业的事（算法工程师）。产品更多还是应该基于用户和业务视角去考虑如何弥补算法的不足，提升用户体验，实现业务目标。至于编程，对于AI产品而言仅仅是一个加分项，而不是必须项。

AI已进入落地与回报期，最具价值的应用场景具备数据基础好、容错率高、降本增效特征。文章详解六大应用场景：编程辅助、企业知识管理、智能客服、医疗健康、个性化教育和内容创作。核心观点是AI应作为Copilot(副驾驶)存在，在逻辑领域提供效率，在创意领域提供灵感。垂直领域模型结合特定行业数据和工作流，是当前最大机会。

2025年，一个不容置疑的事实摆在所有产品经理面前：不懂大模型的产品人，正逐渐失去核心竞争力。工信部最新数据显示，国内大模型相关岗位缺口已达47万，而AI产品经理的薪资较传统产品岗位溢价超过40%。

本文提出MSFT多尺度微调框架，首次将多尺度建模融入时序基础模型(TSFM)微调过程。该框架通过尺度特异性知识激活、解耦token依赖建模和多尺度预测融合三部分，解决传统微调未考虑时序数据多尺度特性的问题。实验表明，MSFT在长序列预测和概率预测任务中均超越现有方法，性能提升显著，为TSFM的下游适配提供了高效通用解决方案。