大模型落地全景图：99个标杆案例揭示产业智能化路径 2024年，中国大模型产业从技术竞赛转向价值落地，99个标杆案例覆盖45个行业，展现出三大核心趋势： 关键技术突破：RAG技术和AI Agent成为主流支撑手段，80%案例采用RAG解决专业知识和数据安全问题； 行业深度赋能：医疗领域实现临床工作流重构（病历生成效率提升67%），金融领域构建千亿参数垂类模型（证券行业NL2API创新）； 商业模式

《大模型RAG实战指南：原理与落地解析》系统介绍了检索增强生成(RAG)技术的核心架构与应用。文章首先分析了LLM的三大痛点(幻觉、时效性、数据安全)，指出RAG通过"检索+生成"两阶段架构可有效解决这些问题。详细解析了RAG系统的两大模块：检索器(分块策略、嵌入模型、查询优化)和生成器(信息融合、事实校验、Prompt工程)，并对比了RAG与SFT的优劣。通过典型实现流程(数

本文系统梳理了2024年大厂AI算法岗面试的核心考点与高频题目，涵盖编程、模型原理、损失函数、优化技巧及工程实现等多个维度。针对计算机视觉、NLP、推荐系统等方向的求职者，重点解析了链表/树操作、动态规划、Transformer架构、BERT改进模型、数据不平衡处理等关键知识点，并提供代码示例和对比表格。文章强调面试本质是考察"解决问题的能力"，建议聚焦LeetCode高频题、

2025年AI大模型岗位求职攻略：聚焦工程落地能力。文章指出大模型岗位更看重RAG、Agent开发等应用能力，而非纯算法研究。作者分享了自己的能力构建路径，包括大模型原理、框架应用、RAG全链路实战和Agent开发经验，并整理了一套涵盖原理、项目、面试的完整资料体系。重点强调工程实践能力在求职中的关键作用，建议通过可展示的项目经验提升竞争力。

大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如 GPT 系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源

本文梳理了大模型面试中的7个核心问题，涵盖模型本质、Transformer原理、优化策略等关键技术点。重点解析：1）大模型与早期CNN的本质差异在于统一的自回归目标和涌现能力；2）自注意力的全局依赖性和表达下界；3）多头机制的低秩分解特性；4）RoPE位置编码的外推数学推导；5）AdamW/Lion优化器的内存优化对比；6）FlashAttention的三大显存优化技巧；7）INT8量化的KL散度

《工程类SCI期刊投稿全流程指南》为机器人、自动化等领域的科研新人提供实用投稿策略。指南强调精准选刊（理论/应用/交叉类型判断）、盲审识别技巧（IEEE/Elsevier/Springer多为单盲）和核心材料准备（Cover Letter突出技术贡献点、声明规范模板）。关键提示包括：实验需实物验证规避拒稿、与最新方法对比、明确创新点表述，以及格式合规性检查（返修必须用.docx）。全文以工程问题解

《25秋招15+Offer经验：如何将科研/竞赛项目讲成面试高分答案》 本文分享了作者石去皿在25届秋招中斩获15+优质Offer的核心技巧——项目讲述能力。通过STAR-L黄金结构（场景、任务、行动、结果、反思），作者将普通项目转化为展现技术深度与工程思维的案例。文中对比了失败讲述与高分话术，并给出机器人/AI/嵌入式方向的真实案例模板，强调量化指标、技术选型逻辑及反思改进的重要性。作者还免费分

《25秋招15+Offer经验：如何将科研/竞赛项目讲成面试高分答案》 本文分享了作者石去皿在25届秋招中斩获15+优质Offer的核心技巧——项目讲述能力。通过STAR-L黄金结构（场景、任务、行动、结果、反思），作者将普通项目转化为展现技术深度与工程思维的案例。文中对比了失败讲述与高分话术，并给出机器人/AI/嵌入式方向的真实案例模板，强调量化指标、技术选型逻辑及反思改进的重要性。作者还免费分

摘要：本文详细介绍了在本地Docker环境中部署n8n工作流自动化工具，通过Ngrok实现公网访问，并构建MCP协议架构的方法。内容包括：本地部署n8n的优势、Ngrok隧道配置、Docker启动参数设置、MCP Server/Client的实现步骤，以及GitHub和Gmail自动化实战案例。该方案实现了数据私有化、零成本、调试自由的自动化中枢，可与AI工具无缝集成，为具身智能提供可靠工具链。文