研究人员提出了一种自适应QA框架-[adaptive RAG]，根据查询复杂度从最简单到最复杂的LLM中动态选择最合适的策略。该框架用小LM训练了一个分类器，预测查询的复杂程度。这一方案在迭代和单步Retrieval-Augmented LLM以及无需检索方法之间实现了无缝自适应响应各种复杂度的查询。

对于想要入局大模型领域的程序员小白，或是寻求赛道转型的技术从业者来说，摸清行业市场现状与发展潜力，是把握机遇的关键第一步。最新行业数据显示，中国大模型市场正处于高速增长的黄金期：2024年市场规模已攀升至294.16亿元，其中多模态大模型表现亮眼，贡献了156.3亿元的市场份额，数字人交互、游戏内容生成、企业智能客服等下游应用场景增长迅猛；更有权威预测指出，到2026年这一市场规模将突破700亿元

人工智能（AI）的快速发展引发了各行业的变革性转变。在 AI 的众多进步中，智能体作为创新的基石脱颖而出，重塑了行业格局，提升了用户体验，并将自动化推向了新的高度。这些自主运行的虚拟机已经在客户服务、医疗保健、金融甚至娱乐等领域占据了一席之地。那么，人工智能智能体的未来会是怎样的呢？在本文中，我们将探讨 2025 年及未来几年人工智能智能体的趋势和预测。人工智能智能体是旨在执行任务、做出决策并与人

年味儿日渐醇厚，就业市场却提前进入了“慢节奏”。不少想换工作的朋友都在心里盘算：“再扛两个月就过年了，等年后再找工作也不迟。现在打开招聘APP随便翻一翻就能发现，除了那些挂了大半年的“僵尸岗位”，新增的招聘需求肉眼可见地减少，整个就业市场都透着一股“歇年”的慵懒劲儿。之前在社交平台刷到一位网友的吐槽，说自己裸辞后专心找了一个月工作，前前后后投了上百份简历，最终只收到7、8个面试邀请，而且大部分都是

LoRA的核心是“低秩矩阵分解”：通过A、B两个低秩矩阵替代增量矩阵ΔW，冻结原始权重W，仅优化少量参数，实现轻量化微调；适配器是LoRA的核心应用形式：支持“一个基础模型+多个适配器”的灵活部署，可动态切换适配不同下游任务，大幅降低存储成本；QLoRA是LoRA的进阶升级：通过量化技术压缩基础模型权重W，实现“量化+低秩适配”双重轻量化，突破硬件资源限制；前缀调优是替代方案：参数更少但适配效果有

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

1.1. 认识大模型在介绍LLM的微调知识前，我们先具象的认识下大模型长什么样子，包括模型结构、参数量、精度、显存占用。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H

AI智能体是以大语言模型为核心驱动、通过工具与环境交互的系统。智能体工作流是其为实现目标而执行的操作序列，包含规划、工具执行和反思迭代三大核心机制。通过规划、工具使用和反思三种模式，智能体能处理复杂任务，在Agentic RAG、研究助手和编码助手等领域有广泛应用。智能体工作流具有灵活性和自适应性等优势，但也面临简单任务复杂化等挑战，需根据场景合理应用。

AI大模型的核心价值，在于构建了人类获取知识的全新范式，其历史地位可与文字发明、互联网诞生相媲美。在传统模式中，人类通过书籍阅读、互联网检索等方式主动获取知识，而大模型将海量知识体系进行结构化训练后，通过自然语言交互实现"按需应答"——无论是ChatGPT的多场景问答、创意写作，还是代码生成、逻辑推导，都彻底改变了知识的获取与应用方式，让普通人也能快速调用专业领域知识。

2025年的AI赛道，正掀起一场史无前例的薪资狂潮。AI科学家月薪突破11万，大模型算法工程师平均薪资稳站7万梯队，头部企业核心岗位年薪更是直逼150万大关。这场由人才供需失衡引爆的高薪盛宴，背后离不开“人工智能+”国家战略的强力赋能与产业爆发的双重驱动。五大核心岗位已成为企业抢人的主战场，业内共识早已明确：大模型技术红利窗口期正在加速收窄，此刻正是小白转型、程序员跨界入局AI大模型的最后黄金时机