什么？炼个大模型还嫌贵？到底哪里贵了！？？争先恐后训练大模型，搞得现在“算力慌”“一卡难求”，算力当然水涨船高了!“特供版”GPU又贵又缩水，大家自己愿意当“冤大头”囤卡，还好意思埋怨贵了？这么多年有没有认真工作？为什么这么多算力还依赖进口!自己为什么不能制造芯片?有没有在自主化上想想办法？①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理入门指南③大模型方向必读书籍PDF版④超详细海量大模型实战项目⑤LL

深夜，你刚调试完一个前后端联调的复杂功能，Git提交信息写着“修复了异步状态不同步问题”。与此同时，GitHub Trending榜上又出现了一个新的AI项目，Star数每小时增长上千。这两个场景看似无关，实则紧密相连——你每天解决的全栈问题，正在成为AI工程化落地的核心瓶颈。

文章指出大模型是程序员的最后风口，传统岗位缩水而AI技术岗薪资逆势上涨。35+程序员的丰富经验在大模型领域反而成为优势，无需深入学习算法，重点在于理解大模型能力边界和掌握工程化框架。文章提供免费课程，包含商业级项目案例和技术变现经验，帮助程序员快速转型AI领域，抓住高薪机会。

前几天 Claude 发布的 Skills 功能，大概率是“急眼”了表现：示例都给这么多了，各位产品经理们咋还不会用？！从去年 9 月 Sonnet3.7 以来，整个大模型领域的开发范式就变了：从把 AI 当成一个工具“随用随调”，转变成了让 AI 主导一切，人类为它们提供服务。

Context、RAG、Memory 不是互斥，而是互补上下文工程用于会话即时优化，RAG用于把权威文档注入生成，长期记忆用于跨会话个性化

在技术迭代加速的当下，程序员群体的“转型焦虑”愈发明显。一边是传统开发岗位的竞争白热化，一边是AI大模型领域的人才缺口持续扩大。越来越多的程序员开始将“转行大模型”纳入职业规划，但随之而来的疑问也层出不穷：转行大模型需要具备哪些基础？从哪里开始学习？如何快速积累实战经验？今天这篇全攻略，就为想转行大模型的程序员们逐一解答。

今天我们来聊一下人工智能应用场景中大语言模型（LLM）微调技术 - LoRA。在大语言模型（LLM）席卷 AI 领域的今天，一个现实问题摆在所有开发者面前：如何在有限算力下高效微调百亿级模型？ 全参数微调动辄需要数十张 A100、数百 GB 显存，成本高昂且难以落地。

四大AI付费版巅峰对决：ChatGPT、Gemini、Grok和DeepSeek在九大真实场景测试中展开全面较量。测试结果显示：ChatGPT在问题解决和图像生成表现最优；Gemini成为事实核查黑马，准确率高达95%；视频生成环节Gemini虽胜出但犯科学错误；创意任务中Grok因理解偏差垫底；语音对话Gemini最自然；硬件对比环节所有AI均需人工核验。最终积分排名：Gemini（31分）险胜

文章详解RAG系统中Embedding模型与Reranking模型的配合机制。Embedding模型采用双塔结构，适合海量数据的粗筛，效率高；Reranking模型采用交叉编码器，能深入理解文本语义关系，适合精排。两者协同工作，既能保证检索效率，又能提高答案准确性，是构建高效RAG系统的关键。文章还介绍了常见Reranking模型及其在AI大模型学习中的重要性。

文章指出小公司不应自行训练和微调大模型，而应专注于使用现有模型。训练和微调需要大量数据、算力和技术能力，小公司难以承担；失败风险高，即使成功也可能效果不理想；且大模型技术迭代迅速，训练出的模型可能很快过时。相比之下，学会使用现有模型更为经济高效，是小公司更明智的选择。