本文系统介绍大模型应用的五大核心技术模块：提示词工程、检索增强生成(RAG)、模型微调、模型部署及人工智能系统与项目。提供从基础到实战的L1-L4学习路径，包含视频教程、行业报告等资源。由清华-加州理工双博士团队研发，帮助开发者快速掌握大模型技术，把握2025年Agent元年带来的50w+年薪职业机遇。文章详细解析每个技术模块的核心内容，包括提示词优化、RAG系统搭建、模型微调方法、部署方案等，并

AI产品经理必知的10大技术概念 本文为产品经理梳理了10个关键AI技术概念，帮助非技术人员快速建立认知框架。内容分为基础层（Transformer架构、Token等）、核心技术栈（Prompt Engineering、RAG等）和进阶认知（多模态、评估指标等）三个层次，通过产品思维类比解释技术原理，提供应用场景分析、学习路径和常见误区。 重点解决产品经理在技术方案选择、成本评估和效果优化中的决策

本文提出企业级客服Agent系统的核心设计理念：将其定位为业务执行系统而非聊天机器人，通过风险分层架构（L1-L3）、多轮控制环设计和明确"真理来源"（后端系统为权威），将不确定的用户输入转化为确定的业务指令。系统采用三层状态管理模型（业务/对话/语义状态）和结构化事件溯源，并针对模糊意图实施基于误判成本的澄清策略。工程实现强调可观测性、兜底机制（如转人工规则）和SLA保障（灰

本文提出企业级客服Agent系统的核心设计理念：将其定位为业务执行系统而非聊天机器人，通过风险分层架构（L1-L3）、多轮控制环设计和明确"真理来源"（后端系统为权威），将不确定的用户输入转化为确定的业务指令。系统采用三层状态管理模型（业务/对话/语义状态）和结构化事件溯源，并针对模糊意图实施基于误判成本的澄清策略。工程实现强调可观测性、兜底机制（如转人工规则）和SLA保障（灰

本文提出了一种基于HTML教学系统的学生自主学习设计方案，采用老师、学生和AI三角色协作模式：老师设计学习路径，学生自主掌控节奏，AI作为学习伙伴。系统通过提炼本质问题、拆分学习任务、设计AI协作提示和"费曼讲解"环节，帮助学生培养自主学习能力。文章以高一物理"运动的描述"章节为例，展示了如何设计学习图谱、界面结构和AI交互场景。该系统适用于各学科自主学习需

MedPlan提出了一种基于两阶段RAG的个性化医疗方案生成系统，通过模拟临床SOAP推理流程实现更精准的治疗方案规划。系统首先基于患者主观症状和客观检查数据生成临床评估，再结合患者历史记录和相似病例参考生成个性化治疗方案。实验表明，该方法在BLEU评分上提升6倍，临床评估改进66%，已在实际医院部署应用。该系统创新性地将临床推理流程与大语言模型相结合，为医疗AI提供了新的技术思路。

文章详细拆解了AI产品经理的工作全流程，强调其核心是连接业务、技术与用户。工作分为传统产品基本功和AI专属工作两大部分，包括场景选择、模型选型、数据构建、评价体系、Bad Case分析和用户反馈收集等六大环节。通过AI脚本生成工具为例，展示了如何从零构建AI产品，指出AI产品经理无需精通技术，但需理解AI产品的落地逻辑，在技术可行性、用户价值和商业成本间找到平衡。

阿里巴巴Qwen3-Next大模型采用创新稀疏激活机制，800亿参数每次仅激活约30亿，通过架构优化实现高性能与高效率平衡。在多项基准测试中表现接近甚至超越顶级模型，为开源AI社区提供了新思路，证明不依赖堆参数也能实现顶尖性能，是未来发展的重要方向。

最近这两个月来相信大家已经被密集的生成式人工智能宣传和各式各样的app轰炸的头晕脑胀了，一瞬间涌入的各种咨询和无数的测评、网课、教程搞的连许多人工智能产业从业者都变得无所适从起来。

本文解析了两篇关于大模型自进化的前沿论文：伊利诺伊大学的TT-SI方法和MIT的SEAL框架。TT-SI通过自我意识识别不确定样本，自我增强生成相似例子，并在测试时通过LoRA微调实现自改进；SEAL则通过强化学习生成自我编辑指令，使模型能自我调整以适应新任务和知识。两种方法均显著提升了大模型性能，为构建更智能的Agent提供了新思路。