文章揭示大模型产品岗位的真实情况，指出虽然大模型热，但机会有限且极度内卷。强调大模型产品岗与传统PM不同，需要专业背景和AI实习经验，且面试涉及技术细节。建议求职者明确自身定位，建立认知框架，从demo项目入手，积累真实项目经验。提供了不同阶段的参考路径和成功案例，提醒求职者先上岸比什么都重要。

本文全面介绍AI Agent智能体，阐述其作为自主感知环境、决策并执行行动的系统特性，形成"感知-决策-行动"闭环。基于OpenAI五级量表，分析智能体从对话式AI向人类水平推理者、执行者、创新者及组织者的发展路径。探讨智能体在服务业、医疗、销售等领域的应用，并介绍单一与多智能体架构技术，为大模型进阶学习提供全面指南。

ReAct模式（Reasoning+Acting）是一种让大语言模型模拟人类"思考-行动-反馈-再思考"闭环工作范式，通过推理、行动和循环反馈三要素，使LLM从纯生成式回答升级为主动、可控、可解释的任务执行者。它打破传统LLM的知识边界，支持复杂多步骤任务，具有强可解释性和容错能力，能降低知识幻觉，突破能力限制，推动LLM从通用AI向行业级解决方案落地。

本文系统介绍大模型应用开发的三种模式：提示工程、RAG（检索增强生成）和微调，重点解析RAG技术原理与实现。RAG通过外部知识库检索提升回答准确性和时效性，减少幻觉问题。文章详细拆解RAG工作流程（数据准备和检索生成两阶段），并基于DeepSeek+Faiss提供本地知识库搭建的完整代码实现，涵盖文档处理、向量化存储到问答生成全流程。同时指出RAG在检索质量和上下文长度方面的局限性，为开发者构建高

文章指出AI落地难的核心是AI系统与业务系统之间存在"断层"。解决方案不是开发新AI系统，而是让AI成为"系统能力的组织者、调度者和放大者"。通过"智能体+能力中台+既有系统"架构，将业务系统视为"可调用能力池"而非数据源，实现AI与业务系统的深度融合。落地原则包括：先做人机协同，再谈全自动；注重智能体的边界意识；从高频、低风险的子流程切入AI化。

Token是大语言模型处理文本的最小单元，介于字和词之间的"子词"或"字节序列"。不同模型采用不同分词算法（如BPE、WordPiece等），导致同一文本在不同模型中Token数量不同。Token计算涉及文本预处理、分词、统计和添加特殊标记等步骤，影响计费、上下文长度和推理速度。开发者可通过官方库或tokenizer.json文件精确计算Token用量，在RAG系统中还用于文本分块和向量化存储。理

随着AI代码生成工具准确率提升至89%，传统前端开发模式正经历深刻变革。字节跳动等企业已将初级程序员全员转岗AI工程组，掌握大模型技术成为薪资分水岭。文章揭示前端岗位两极分化现状：初级切图需求下降40%，而具备AI能力的高阶岗位薪资上涨20%。提出三大转型方向：1）从编码者转变为AI工具链指挥官；2）成为解决AI盲区的体验架构师；3）连接前端与模型服务的全栈开发者。通过四阶段学习路径（基础应用→原

AI大模型在医疗领域展现革命性应用价值，涵盖医学影像分析、病理学诊断、基因突变预测、个性化治疗方案制定、疾病风险预警及机器人手术等方向。这些技术通过深度学习实现医学数据智能解析，大幅提升诊断准确率与治疗效率，为精准医疗提供强大技术支撑。文章还提供从基础到进阶的大模型学习路线，帮助开发者掌握前沿技术。

大家好，我是铭则，千呼万唤始出来，小说推文Ai绘画的玩法，升级版本终于来了，可以批量生成关键词，批量出图有了这套玩法和软件，大家制作Ai绘画小说推文的视频，效率提升起码一倍，快的话，一个5分钟的视频，30分钟就能制作完毕Ai绘画小说推文是目前最新的小说推文玩法，大家应该刷到过类似的视频，通过Ai绘画工具，把小说内容以场景化、视觉化，做成Ai绘画图片，搭配上小说配音和后期的特效剪辑。

2025年AI领域薪资持续飙升：大模型算法岗月薪7万起步，AI科学家月薪超11万，深度学习研究员中位值达4.2万。行业高薪源于三大因素：人才供需严重失衡（岗位增速120%，人才缺口29%）、政策与资本双重驱动（政府补贴最高5000万，企业竞相高薪抢人）、技术红利窗口期（类似2010年移动互联网机遇）。头部企业如华为开出5.5万月薪+期权，字节单季度放出300+岗位。当前入局者将享受技术爆发期的超额