GLM-4.7是国内顶尖开源大模型，在编程与推理能力评估中超越GPT-5.2等国际顶级模型。创新"三步思考"机制提升复杂任务完成度，前端代码生成达"即开即用"水平，能独立开发调试高交互游戏。团队正开发新型IDE"Zcode"，坚持开源与AGI并行路线。在真实软件工程和终端使用方面表现稳定，提供多个免费使用平台。

AI大模型学习指南：从基础到实战 这份AI大模型学习资料系统梳理了LLM技术的知识体系，包含七个阶段的学习路径：从基础理论、核心技术到编程工具、实战项目，再到高级开发、私有化部署和前沿技术探索。内容涵盖Python编程、Transformer架构、提示工程、RAG技术等核心知识点，并提供了640套行业报告、视频教程和开源资源。学习者将掌握大模型全栈开发能力，包括微调训练、API应用开发、多模态处理

在 AI 智能体应用 开发的世界里，选择一个合适的框架是至关重要的。选对智能体 平台非常关键， 它直接影响你的AI应用的效率、可扩展性和整体表现。一个合适的平台能简化开发过程，增强模型集成，并优化 用户体验。近年来，AI 智能体应用开发工具经历了显著的演变。框架类型核心功能许可证主要语言LangChain开发者工具包模块化LLM编排、RAG、代理MITDify低代码平台快速应用开发、RAG、代理A

大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，

暴力破解也称为字典攻击，通常被用于攻击网站的用户账户名/密码。使用自动化脚本以枚举的方式尝试所有可能的用户名或密码组合。通过攻击用户的账户名和密码，窃取用户个人信息或获取网站管理权限等。暴力破解也被称为枚举测试、穷举法测试，就是将每个可能的结果逐个比较，直到找出正确的结果为止。①网络安全学习路线②20份渗透测试电子书③安全攻防357页笔记④50份安全攻防面试指南⑤安全红队渗透工具包⑥网络安全必备书

文章系统介绍大模型降本增效的四大方法论：语法层优化提示词格式减少Token消耗；语义层优化上下文避免注意力稀释；架构层合理使用KV Cache；输出层控制长度避免冗余。通过提高信息密度，把算力用在刀刃上，实现成本控制与质量提升的双重目标，帮助AI产品在商业化过程中更具竞争力。

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；一共10个类别，每类2万条。第七阶段

前端工程师朋友们，你们是否曾有这样的感受：最近几个月，GitHub Trending 榜单上超过一半的项目与AI相关；团队里开始讨论如何集成GPT API；招聘网站上，那些诱人的薪资职位都标注着"熟悉AI优先"？

AI人才市场供需两旺，2025年1-7月AI新发岗位量同比增长超10倍，简历投递量暴涨11倍。算法人才持续紧缺，“搜索算法"岗位5岗争2人。字节跳动、小红书、阿里巴巴等企业招聘活跃，AI岗位平均月薪超6万元。大模型算法、搜索算法等岗位薪资领先。AI人才流动性高，平均在职时长仅2.02年。企业AI化进程加速，从"工具替代"迈向"智能重构”，AI人才成为企业核心资源。

文章介绍了一个深度思考型RAG流水线，用于解决传统RAG无法处理的复杂多跳、多源查询。该系统通过规划、检索、反思、批判和综合等环节，构建了一个循环的、自主的智能体架构。文章详细实现了多阶段检索漏斗、网络搜索增强和自我批判机制，使用LangGraph构建了完整的认知工作流。通过RAGAs评估框架验证，该系统在处理复杂查询时显著优于基础RAG，实现了更高的上下文精确率、召回率和答案正确性。