本文介绍了2025年大模型学习路线，分为基础准备和核心技术学习两阶段。基础阶段需掌握线性代数、概率统计、微积分等数学知识，Python编程及NumPy使用，以及神经网络原理和训练技巧。核心技术阶段重点学习Transformer模型及其变种（BERT/GPT/T5）的原理与应用，以及预训练技术如掩码语言模型等方法。该路线为从零基础到精通大模型开发提供了系统性指导。

文章主要介绍了传统数据治理方式的局限性，并提出AI数据治理Agent架构作为解决方案。该架构通过大模型和多智能体协同，实现了数据的自动感知、决策、执行和优化，有效解决了数据质量、合规性等问题。文章详细拆解了“1+5+3+2”架构，并通过金融、政务、工业制造等案例展示了其实际应用效果。最后，文章强调了AI时代数据治理的重要性，以及未来数据团队需要从“清洁工”转变为“Agent指挥官”，掌握设计和管理

文章强调优秀AI产品经理的核心特质：深刻洞察用户问题而非技术炫技；拥抱AI的概率性与不确定性，采用“农夫思维”管理预期与反馈；精准计算成本与价值，避免技术泡沫。文章指出，AI只是工具，产品经理需回归产品本质，以用户为中心，平衡技术与商业常识，才能真正打造有价值的AI产品。

大模型微调技术解析 摘要：本文探讨了通用大模型在专业领域应用时的局限性，并介绍了两种微调方法：全参数微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。FFT通过调整所有参数实现高性能但成本高，而PEFT(特别是LoRA方法)通过训练少量额外参数显著降低计算成本。文章详细对比了两种方法的优缺点，并提供了完整的代码实现示例，包括模型加载、训练配置和保存过程，为开发者提供了实用的技术参考。 （字数：149）

大模型面试指南与学习资源 本文系统整理了大模型相关的面试问题和学习资源，涵盖模型原理、应用场景、优化方法和实战经验。主要内容包括： 核心概念：大模型与传统模型的区别、Transformer结构原理、注意力机制详解 性能评估：准确率、F1值等指标，以及生成任务的流畅性、多样性评估 优化策略：模型压缩、分布式训练、混合精度训练等技术 面试技巧：常见问题应答范例，包括模型设计、性能优化等场景 学习资源：

DeepSeek V4突破性技术解析：MHC与Engram双创新破解大模型困境 摘要（149字）： DeepSeek V4通过MHC（流形约束连接）和Engram（条件记忆）两大核心技术，有效解决大模型"规模魔咒"和"幻觉魔咒"。MHC作为数学约束机制，确保模型扩展稳定性；Engram实现存算分离，使模型能快速精准调用确定性知识。两项创新不仅提升模型性能，更

AI大模型应用进入关键转折期，智谱、MiniMax上市推动行业从基础建设转向应用落地。2026年或成AI应用爆发元年，中国凭借工程师红利、供应链优势和政策支持有望率先实现规模化落地。AI手机、眼镜、机器人和智能驾驶是重点方向，恒生科技指数因覆盖半导体、互联网和智能驾驶等AI应用全产业链，成为布局AI应用的优质标的。当前市场调整不影响AI应用的长期发展逻辑，行业正从"0到100"

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EMNLP 2025研究揭示大模型Agent记忆机制正从被动记录转向主动认知。PRIME采用认知双记忆模型实现个性化交互，MemInsight通过结构化属性增强记忆检索，CFGM利用粗细粒度记忆优化长程规划。这些工作表明，记忆与推理的深度耦合将成为提升Agent智能水平的关键，未来记忆系统将更注重自主更新与持续演化能力，支持复杂任务中的行为一致性。该趋势标志着Agent技术从简单问答向具备长期认知

本文对比了大模型本地部署两大框架Ollama与vLLM。Ollama以极简体验著称，"一行命令"即可运行，适合个人开发者学习和实验；vLLM凭借PagedAttention技术实现高性能，吞吐量达Ollama3倍以上，显存占用更少，是企业高并发服务首选。根据实测数据，2025年本地学习选Ollama，生产部署用vLLM仍是最务实选择。