本文详细介绍了大模型训练中的Packing技术，通过将多个短样本智能组合成长序列，大幅减少填充token，提升训练效率。文章解释了传统填充方法的问题（计算浪费、内存浪费、数据浪费），阐述了Packing的工作原理、关键细节（注意力掩码、分隔符、标签创建）及实现算法。Packing技术显著降低训练成本和时间，已成为大规模LLM训练项目的标配技术。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

现代人工智能系统不再仅仅是预测文本或分类数据，它们的自主性日益增强，能够采取行动、做出决策并协调复杂的工作流程。这些系统不只是响应提示词的大型语言模型（LLM），而是人工智能智能体——它们能感知周围环境、思考目标，并在极少人类干预的情况下完成任务。

AI 大模型技术架构从下到上，分为 **6 大核心层级**：硬件设施→数据资源→AI 算力基础→AI 模型生产工具→技术层→能力层→应用层→用户层。每一层都为上一层提供 “支撑”，最终服务不同用户。

本文分享了一位2年经验程序员的大模型算法面试经验，涵盖基础知识和RAG项目实践。内容包括稀疏语义召回、嵌入模型原理、LoRA微调、注意力机制等核心技术，以及文档分块、多路召回策略、重排序等RAG项目细节。文章详细解答了面试官关注的技术问题，分享了实际项目中的优化方法和经验，为准备大模型相关岗位面试的开发者提供了全面参考。

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引领并管理以愿景为核心的跨部门团队，依据市场与用户调研成果，构建对需求的深度洞察，借助系统化的流程、工具与方法论，打造持续为用户增值的产品，并贯穿其全生命周期管理。同时，他们需整合企业资源，协同推进设计、研发、测试、上线、运营直至退市各环节，助力公司获取商业回报，驱动可持续增长。

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想象你在经营一家餐厅。你不会随手炒个菜就端给客人，而是需要精心挑选食材、研发菜谱、反复试味、最后才能开门迎客。深度学习就是AI界的"米其林餐厅"——从原材料到成品，每个环节都需要精雕细琢。

如果你是一名开发者，大概已经习惯了用 GitHub Copilot 或者 ChatGPT 来辅助写代码。但即便如此，你心里可能还是会觉得：这些工具本质上就是“更聪明的自动补全”，它们帮你省了点敲键盘的力气，却依然远远算不上真正的队友。