文章总结了微调大模型(SFT)的实战经验，强调先优化Prompt再决定是否微调，准备高质量数据，关注业务指标而非仅看Loss，确保数据多样性和风格统一，通过"堆数据"提高效果，采用从大到小的调参策略，循序渐进学习，以及利用强化学习成果提升SFT效果。同时提供了大模型AI学习的系统路径和资源，适合初学者和希望提升技能的程序员。

本文详细解析了RAG的8种架构：简单RAG、多模态RAG、HyDE、校正型RAG、图RAG、混合RAG、自适应RAG和智能体型RAG。每种架构都有其特点和适用场景，从基础的向量检索到复杂的智能体协调。文章还提供了大模型学习路线和资源获取方式，包括入门思维导图、学习手册、视频教程等，帮助程序员系统掌握大模型技术。

2025年AI开发迎来MCP（模型上下文协议）新标准，6大工具显著提升开发效率25%-40%。GitHub MCP Server实现仓库自动化管理，GitMCP降低代码幻觉率70%，Playwright MCP支持浏览器自动化，Memory MCP加速团队协作，Filesystem MCP保障企业文件安全，Fetch MCP优化网页内容获取。这些工具使AI直接连接开发环境，自动化重复工作，改善信息

你在写prompt时候，是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶，时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了，明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。

人工智能智能体是旨在执行任务、做出决策并与人类或其他系统进行交互的自主系统。它们形式多样，从虚拟助手到协调物流或金融运营的高级多智能体系统不一而足。近年来，由于自然语言处理（NLP）、机器学习和生成式 AI（GenAI）的进步，它们的多功能性和应用范围急剧扩大。随着其能力的不断拓展，人工智能智能体正从简单的任务自动化迈向主动式问题解决、战略决策制定，甚至情感智能领域。因此，各行业的组织都认为，在不

眼下这事儿，说是2025届计算机应届生的“焦虑天花板”，没人会反对——尤其是瞄准算法岗的同学，每天刷招聘软件都像拆盲盒：LLM岗位一堆人抢，AIGC看似好落地却怕“不沾核心”，多模态听着高级又怕太超前。

你是不是也觉得，AI的浪潮轰隆隆地驶过，别人已经搭上车绝尘而去，而你却还站在原地，连票在哪买都不知道？刷到别人用AI生成的酷炫图片、高效写出的代码、自动处理的数据报告，除了点赞收藏，心里是否也闪过一丝焦虑：“这东西这么牛，我是不是快被淘汰了？”

文章介绍了PPO（Proximal Policy Optimization）算法在大模型微调中的应用。PPO通过剪切目标函数限制策略更新步幅，采用优势函数估计，平衡训练稳定性和性能提升。算法流程包括采集数据、计算优势函数、优化目标函数和更新策略。PPO具有训练稳定、收敛快等优势，但也面临超参数多、计算资源消耗大等挑战。在大模型微调中，可通过合理选择参数、结合监督预训练、监控训练指标等方法有效应用P

文章提供了一个"大模型×行业场景"的应用地图，通过"业务价值×投入成本"框架帮助读者判断AI项目可行性。建议从低价值低投入但有真实用户的小场景起步，积累经验和案例。文章按行业类型分析了AI应用机会，为不同背景的读者提供了实用的AI项目起步指南。

AI Agent公司Manus从3月成立到12月被Meta收购，创下今年最快收购记录。公司年化收入达1.25亿美元，拥有100万日活用户。收购后Manus将独立运营但技术将整合进Meta产品矩阵，标志着Meta将AI从聊天框转变为实用工具的战略调整，预示AI Agent赛道整合加速。