本文系统梳理AI发展脉络与大语言模型（LLM）核心机理，拆解AI在营销领域从内容规模化产出到智能决策落地的范式革新。结合DIKW模型深度剖析AI营销工具的实战应用场景，涵盖市场机会挖掘、竞品态势监测及核心洞察生成，着重强调：AI是高阶辅助决策工具，唯有专业人员主导引导，才能实现“人机协同”的营销智能化闭环。无论你是刚入门大模型的小白，还是寻求技术落地场景的程序员，都能从中get实用知识与学习方向。

最近AI圈的热词密集爆发，Agent、MCP、Function Calling、RAG轮番刷屏，不少刚入门大模型的小白和程序员都直呼“看不懂”。这些名词到底是什么？彼此之间有什么关联？今天用通俗的语言拆解清楚，帮你快速搭建大模型技术认知框架。Agent被称作智能体，可智能体具体能做什么？MCP被誉为AI时代的USB协议，难道真能像U盘一样即插即用？带着这些疑问，我们逐个突破核心概念。2023年，O

兄弟们！现在用Cursor写代码确实爽，但你知道这玩意其实是慢性毒药吗？当编程变得和用Word一样简单，老板还需要花钱雇你写CRUD吗？未来5年真正值钱的程序员，都是懂大模型原理的程序员！随着模型架构的改进、硬件的国产化替代、算力资源的共享等方式，未来几年大模型训练的成本会急剧下降。当大模型的训练成本降低到一定程度的时候，中小企业也就能参与大模型的游戏了，到时候市场对懂AI大模型原理的程序员的需求

本文分享了minimax大模型算法岗面试的详细经历，涵盖一面和二面的各类问题，包括大模型基础知识、项目经验、算法实现等。面试涉及位置编码、预训练推理、超长上下文处理、PPO与DPO算法对比等内容，还包含编程题。

看了这么多工具，相信你心里已经有点谱了。序号项目关键说明01AutoGPT自主智能体鼻祖，擅长任务拆解和执行。02Dify融合BaaS和LLMOps，可视化编排，适合快速落地。03字节跳动出品，拖拽式开发，支持本地部署。04N8n工作流自动化专家，支持JS/Python代码扩展。05LangChain基础设施级框架，构建复杂逻辑首选。06MetaGPT模拟软件公司，多智能体协作写代码。07Auto

该报告由清华大学郑纬民教授领衔，系统阐述AI大模型技术发展趋势与国产算力生态突破，以及企业如何利用大模型。报告指出，AI大模型正从单模态向多模态演进，推动金融、医疗、司法等行业的智能化升级，但面临海量小文件存储、算力需求激增等挑战。团队自主研发“八卦炉”基础软件系统，支持国产超算平台实现百万亿参数大模型训练，性能达世界领先水平（1.18 EFLOPS）。通过FastMoE并行加速、IntelliG

文章回顾了大型语言模型从2023年GPT-4发布以来的技术演进历程。2023年以"Scaling Laws"为主导，通过扩大模型规模提升能力；2024年转向效率革命，MoE架构和线性注意力机制成为解决计算瓶颈的关键；2025年则迎来推理新范式，模型通过"思考链"提升复杂任务性能，并开始具备智能体工具使用能力。这一发展路径展示了LLM从规模竞争到效率优化，再到推理能力提升的演变过程。

AI 领域的薪资确实诱人，但选方向得结合。

最近刷朋友圈，十有八九会刷到一款名为《互联网大厂模拟器》的网页小游戏。无需下载安装，点开链接就能直接上手，核心玩法精准戳中当代打工人的痛点——从基础的P5职级起步，通过处理日常工作、跟进核心项目逐步提升各项能力数值，最终目标是熬到P10高阶职级并攒够千万资产，才算真正通关解锁“人生赢家”成就。图片来源网络，侵删玩过的人纷纷吐槽“过于真实，仿佛在复刻自己的打工日常”，没玩过的人也被朋友圈里的通关攻略

方法参数数量训练速度精度原理特点LoRA少快好低秩矩阵更新LoRA-FA中中较好输入特征感知VeRA极少极快一般向量构造矩阵Delta-LoRA多慢更好加入权重残差LoRA+少快更好更优更新策略RAG 与 Agentic RAG 对比如上图清晰地对比了两种RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成方法：✅ 上半部分：传统 RAG🤖 下半部分：Agentic