DeepSeek-R1是一款开源的推理大模型，其训练流程包括三个关键步骤：1)通过大规模强化学习(R1-Zero)训练推理专家模型，无需人工标注数据；2)利用中间推理模型生成60万条长链推理SFT训练数据；3)结合强化学习、监督微调和偏好调整，打造在推理和非推理任务上均表现出色的最终模型。这一训练框架为低成本构建高质量推理LLM提供了新思路。

在AI时代，教育领域产品经理需从"需求翻译官"转型为"AI+教育价值架构师"，需升级数据驱动决策、技术理解与协同、用户体验重构及教育场景专项能力。尽管AI会替代部分基础工作，但产品经理的教育本质洞察、复杂场景权衡和长期价值坚守能力不可替代。通过入门、成长到专家的三阶段路径，产品经理可构建"AI+教育"复合能力，成为连接技术与教育价值的桥梁。

本文详解大模型推理引擎的核心技术与选型策略，涵盖Transformers、llama.cpp、vLLM等主流引擎的优缺点及适用场景，解析KV Cache、Prefill/Decode等关键概念，提供从个人开发到企业部署的完整解决方案，帮助开发者突破大模型落地最后一公里的性能瓶颈。

文章揭示AI是未来最具潜力的高薪领域，传统职业正被AI替代。推广《人工智能行业实战课》，邀请工学博士系统讲解AI在多领域落地实战。追梦AI平台提供2000+顶尖导师和6V1个性化辅导，帮助学员从选题到发表全流程科研支持。课程面向希望转型AI的职场人、应届生及创业者，提供免费学习机会和科研大礼包，助力学员掌握产业级AI技能，抢占职业发展新赛道。

一位30岁传统行业从业者成功转型AI大模型领域技术人才的真实经历。从零开始学习Python、机器学习和深度学习框架，专攻Transformer架构和大模型微调，通过开发智能客服系统和参与开源项目积累实战经验。经过半年学习，成功获得AI算法工程师职位，薪资增长50%。文章分享了详细的学习路径、项目经验和面试技巧，强调30岁转行AI大模型不仅可行，而且正是抓住风口的最佳时机，并提供免费学习资源供读者参

本文系统综述了知识图谱从静态到动态、时序和事件四大类型的演进历程，探讨了知识抽取与推理技术的发展，并结合金融等实际应用案例，展望了知识工程与大语言模型融合的未来方向。知识图谱已成为金融、医疗、搜索等领域的重要技术，与大模型的深度融合将开启知识工程新篇章。

年轻人搞鸿蒙大有前途，也是大有钱途啊，当前鸿蒙工程师收入比安卓工程师高！从鸿蒙5.0开始，鸿蒙不再兼容安卓APP，而由于华为手机的供不应求状态还在持续，只要供应满足，领域的厂商也在寻求与华为合作搭载鸿蒙系统，那么鸿蒙可能会占中国新增市场一半。因此很多公司开始准备要招聘鸿蒙工程师。年轻人需要赶紧搞一个有前途的软件方向，而鸿蒙系统、OpenHarmony系统的生态开发目前是一个爆发期。很多程序员都开始

这份全面的大语言模型(LLM)学习指南涵盖基础概念、架构原理和主流开源模型体系，详细介绍模型微调、LangChain应用、参数高效微调(PEFT)技术等进阶内容。文章系统化呈现从理论到实践的各个方面，包括数据准备、模型训练、推理优化和评测方法，为小白入门和程序员进阶提供完整学习路径。

在人工智能（AI）迅速发展的背景下，从传统的编程领域如Java程序员转向大模型开发是一个既充满挑战也充满机遇的过程。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。

DeepSeek与北京大学合作提出"条件记忆"(conditional memory)概念，通过Engram模块实现与MoE互补的稀疏化维度。该模块以O(1)时间复杂度完成知识查找，发现U型扩展规律描述神经计算与静态记忆的最优权衡。实验表明，Engram显著提升模型在知识检索(+3.4 MMLU)、通用推理(+5.0 BBH)及代码数学任务(+3.0 HumanEval)上的性能，并将静态知识重建