大模型转行，拼的不是“天赋”，而是“选对方向+持续实战”。对于新手来说，不用一开始就追求“高大上的算法”，从数据、平台这些容易切入的方向入手，先做出能跑起来的产品，再逐步深化能力，是最高效的路径。如果看完这篇攻略，你对方向选择、学习资源还有疑问，可以在评论区留言，说说你的背景（比如“零基础”“后端转行者”），我会针对性给出建议。

最近后台被问爆了——刷到太多“年薪千万”的热搜，不少程序员和入行小白都来问：这行情是真的吗？自己要不要跟风转岗？其实这事不能只看标题，拆开来聊才够客观，看完这篇帮你理清方向～

总结来看，通用场景，React 作为最基础的设计模式他的本身其实很简单的，但是因为他每次限定了自己只能执行一个程序，因此他也是比较慢的。因此呢，出现了一些性能优化，比如工具并行执行，但是如果要想保持优化的同时也保留 React 灵活调整的策略，就需要打破每次只能执行一个工具的限制。这也是 Plan & Execute 和 LLM Compiler，所做的事。更进一步呢，如果我们希望工具之间能够进行

Rerank（重排序）模型是RAG系统中的"精排"组件，用于对初步检索到的文档进行二次排序，选出最相关的文档。

人工智能与前沿技术产业领域，如先进制造、量子计算、生命科学、新材料、新能源等加速融合，将催生出更多新的科技和产业赛道。本报告旨在梳理人工智 能发展现状与趋势，并通过对相关产业领域主要应用场景与典型案例的跟踪研究，深入剖析AI 在行业深度应用中面临的问题与挑战，希望为政府主管部门和相关行业企业提供决策参考，共同探讨AI 如何助推传统产业转型升级，引领未来产 业创新发展。

大模型的进化史，是人类将模糊的统计规律转化为智能的火花的过程。当我们惊叹于AI的创作能力时，也要清醒认知：每个惊艳回答的背后，都是万亿次概率计算的结果。用好这个"超级文本模拟器"，才是人机协作的王道。要把大模型当作工具箱里的工具，可以提高我们的工作效率，但是不能完全相信它们，因为它们自身缺陷的存在，它们对随机做一些看起来很愚蠢的事情。

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。

对于大模型RAG架构来说，知识库是“基础底盘”，保证了知识的广度和落地效率；知识图谱是“进阶引擎”，提升了知识的精度和推理能力。最后给新手一句忠告：不要为了“炫技”而盲目上知识图谱。落地项目的核心是解决业务问题，先从低成本的知识库入手，验证需求后再逐步升级到GraphRAG，才是最稳妥、最高效的路径。当知识库的“博学”遇上知识图谱的“逻辑”，才能真正搭建出聪明、可靠的AI系统。

其次，LLM 能够提供此类反馈。随着AI自动化技术在开发领域的普及，想要搭建可靠的Agent系统，先厘清Workflow（工作流）与Agent（智能体）的本质区别，是后续学习和实践的关键前提。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？