检索增强生成（英语：Retrieval-augmented generation, RAG ) 是赋予生成式人工智能模型信息检索能力的技术。检索增强生成优化大型语言模型(LLM) 的交互方式，让模型根据指定的一组文件回应用户的查询，并使用这些信息增强模型从自身庞大的静态训练数据中提取的信息。检索增强生成技术促使大型语言模型能够使用特定领域或更新后的信息。应用案例，包括让聊天机器人访问公司内部资料，

检索增强生成（英语：Retrieval-augmented generation, RAG ) 是赋予生成式人工智能模型信息检索能力的技术。检索增强生成优化大型语言模型(LLM) 的交互方式，让模型根据指定的一组文件回应用户的查询，并使用这些信息增强模型从自身庞大的静态训练数据中提取的信息。检索增强生成技术促使大型语言模型能够使用特定领域或更新后的信息。应用案例，包括让聊天机器人访问公司内部资料，

本文通过"发动机与车"的比喻，清晰区分了大模型技术(RAG、Agent、AIGC)与应用场景(智能问答、内容生成等)。详解三大技术引擎的核心能力与四大应用场景实现方式，强调技术是基础，应用才是价值体现。理解技术与场景的区别，有助于开发者更好地构建AI应用，把握大模型技术趋势。别再混淆了！RAG、Agent是“发动机”，智能问答、生成工具才是“车”——一文讲透大模型的技术与应用场景做了这么长时间的人

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只

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算法工程师转型大模型技术：从小模型到大规模模型的入门方法论与实践路径

大模型淘汰的不是35岁程序员，而是停留在“体力输出”层面的程序员。当AI接手了代码编写、语法检查等重复性工作，人类的核心价值就回归到经验、判断与思维——这些需要时间沉淀的能力，恰恰是35岁群体的优势所在。对于35岁程序员而言，大模型不是威胁，而是将经验转化为核心竞争力的“放大器”。持续构建自己的知识体系，学会用AI作为协作工具，才能在这场技术变革中，真正实现“越老越吃香”。毕竟，技术迭代永远淘汰工

本文分析了2025年AI发展的四大核心趋势：应用革命从生成式AI向行动式AI转变；代理AI重塑交互范式，从"对话AI"变为"干活AI"；硬件+AI，具身智能多点开花，商业化加速；基础设施层，算力与数据成为发展基石。中国AI正告别"百模大战"，向头部大模型集中，发展核心从追求模型"可用"转向实现场景"好用"。

现在还要没有接入DeepSeek的科技大厂吗？盘点下来，好像还真没有了。从国外的英伟达、亚马逊、微软等头部大厂，到国内的BAT、华为和字节跳动，DeepSeek出圈后不就，但凡叫得上名的科技大厂都做出了同样的一个决定，伸出双手“拥抱”DeepSeek。媒体热衷于分析大厂们的决策带来的变量，在其中有一个问题被很多人忽略，那就是这些大厂之前自研的大模型怎么办？

不止推理王者！DeepSeek R1 凭 “低成本 + 高性能” 双优势，如何重塑 AI 产业格局？