四种方法中，ReFT、RLHF 和 RLAIF 都使用了 PPO 作为强化学习算法，区别在于奖励信号的来源不同：ReFT 来自自动化程序的评估，RLHF 来自人类反馈，RLAIF来自AI模型的反馈。只有 DPO 方法使用了监督学习的方式，不采用 PPO 等强化学习算法，而是直接利用人类偏好数据和模型优化模型。那么，为什么 DPO 不用强化学习，而采用监督学习？强化学习方法（如 PPO）需要模型在环

一文读懂 LangChain4j：Java 开发者必学的大模型开发框架

LangGraph 入门指南：一文带你快速上手，看完少走99%弯路！

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？

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很多新手会误以为CAG是用来替代RAG的，但实际上，两者是“递进关系”而非“替代关系”：RAG解决了大模型从“玩具”到“工具”的关键问题——让它变得可靠、可用，能准确完成基础的事实性任务；而CAG则是推动大模型从“工具”向“伙伴”“专家”升级的核心技术——让它不仅能做对事，还能理解用户需求、保持逻辑连贯，真正实现“深度交互”。

从被动响应到主动决策，智能体AI正在重塑AI的应用形态，也为程序员带来了新的职业机遇。后续可从简单案例入手，逐步积累实战经验，提前把握下一代AI技术的核心竞争力。

零基础也能玩转AI：一份更贴合普通人的入门学习指南

AI 大模型，即人工智能大模型，是 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物 。它通过在大规模数据上进行训练，拥有海量参数（通常在十亿个以上），具备高度的通用性和泛化能力。打个比方，传统的小模型像是一个只储备了某一学科知识的学生，只能解决特定类型的问题；而大模型则像是一个知识渊博、博闻强识的学者，对各种领域的知识都有涉猎，能够应对自然语言处理、图像识别、语音识别等广泛领域的复杂任务 。

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