大模型技术迭代的速度正以“月”为单位颠覆行业认知——2025年的面试战场，早已不是比拼手写Transformer公式或调参技巧的擂台。随着技术落地深水区的到来，企业对人才的筛选逻辑发生剧变：能否用大模型撕开商业缺口，成为衡量价值的唯一标尺。

PT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。脉脉创始⼈兼CEO林凡认为，从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智能”的进化节点，是⼤模型的出现。

文章介绍了AI应用程序的核心思想与实践方法，阐述其如何模拟人类工作流程，通过循环决策执行任务。当前阶段AI与传统软件结合是最佳实践，AI处理模糊灵活业务，传统软件负责精确高效数据处理。通过分形理论和Multi Agent架构，AI可扩展至复杂业务场景，在保险等行业已有成功应用。开发需注重缓存、上下文压缩、容错等技术，未来将逐步替代部分传统软件功能。

本文介绍了大型语言模型的知识局限性及检索增强生成(RAG)技术解决方案。RAG通过构建外部知识库，将LLM回答能力与实时信息检索结合。工作流程分为知识准备（文档分解、向量化存储）和应用（检索相关文本、增强提示、生成答案）。RAG技术使回答基于最新事实、可追溯来源，支持知识库实时更新，解决AI"幻觉"问题，让大模型成为值得信赖的智能助手。

文章详细解析了AI Agent架构设计的五大核心模块：感知、决策、执行、记忆和反馈优化，阐述了各模块职责及协同工作流程。作为产品经理在设计时需关注模块接口标准化、异常处理兜底机制和迭代优化闭环。文章还提供了面试技巧、避坑指南和加分项，帮助候选人系统展示架构设计能力、产品落地思维和场景适配能力，从而在AI Agent相关面试中脱颖而出。

文章对比了提示工程与上下文工程的区别：提示工程是设计一次性指令获取特定响应，适合创意任务；上下文工程是设计模型运行的整个心智世界，确保模型在会话中持续表现良好。提示工程是上下文工程的子集，前者关注"对模型说什么"，后者关注"模型知道什么及为何关心"。两者都很重要，但提示工程是开始的方式，上下文工程是扩展可靠LLM系统的方式。

在我们绘图过程中我们用到了 Checkpoint 模型和 VAE模型，但是还有另外三种可以辅助我们出图的模型没有给大家介绍，他们分别是 Embeddings（嵌入）、Lora（低秩适应模型）、Hypernetwork（超网络）这三种模型；在开始讲解这三个模型之前我们一定要记住不止 Checkpoint（大模型）分 SD1.4、SD1.5、SDXL1.0等基础算法型号，这三个模型同样也分，我们在使用

文章探讨了AI技术，特别是生成式AI工具对大学毕业生就业市场的系统性影响。AI正逐渐取代重复性工作，使缺乏经验的毕业生面临就业困境。面对这一挑战，文章建议毕业生应学会利用AI工具提升效率，培养AI难以替代的软技能，并关注新能源、AI训练等新兴领域。同时，政府、企业和教育机构需多方协作，共同构建适应AI时代的就业生态系统，帮助毕业生实现职业转型与发展。

作为连续13年发布的人才市场趋势权威风向标，报告基于内部专家顾问访谈、实际委托招聘岗位及人才库数据分析、大数据对比，深度揭示了在科技创新、产业升级和结构调整等多重因素共振下，企业增长模式变革、组织能力与个人能力升级面临新要求，而这些新要求正加速人才市场的结构性趋势变革。

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