文章提供了AI大模型应用开发的四阶段学习路径：基础概念与Prompt、RAG应用开发、Agent架构设计、微调与私有化部署。针对后端开发者，强调转型AI应用开发无需重新学习数学基础，而是将现有工程思维迁移到AI领域，将大模型视为强大API，通过提示词工程和业务逻辑组织实现功能。提供丰富学习资源，帮助读者系统入门并掌握AI应用开发核心技能。

做产品这行快8年，经常被身边的人问：“智哥，AI产品经理和传统产品经理，到底不一样在哪？”“我做传统产品3年，转AI PM难不难？”“两者是不是只是‘加了AI’的区别？”其实不只是新手，很多做了1-2年AI产品的人，也没真正搞懂两者的核心差异——要么把AI PM做成了“传统PM+prompt优化”，要么觉得AI PM必须精通算法，盲目内卷技术细节，最后越做越迷茫。

大模型虽强，但现实任务复杂，单靠生成文本不足。本文介绍发表于JACM 2025的综述《AI Agent Systems》，提出Agent Transformer统一范式，将大模型与推理、规划、记忆、工具调用结合，形成能观察环境、制定计划、调用工具的闭环系统。文章还探讨了Agent的学习方式（强化学习、模仿学习、上下文学习）和面临的挑战（非确定性、长程误差、安全性），强调未来AI竞争关键在于构建高效

本文全面分析大模型技术就业市场，详解互联网、金融、制造、医疗等行业人才需求，解析算法工程师、NLP工程师等热门岗位职责与技能要求，并提供从基础到应用的完整学习路线图及640份行业报告、思维导图等资源，帮助求职者系统掌握大模型技术，把握AI时代发展机遇，实现职业突破。

文章介绍了大模型微调的8种高效方法，分为参数隔离型、提示工程型和低秩/稀疏化型三类。这些方法通过参数隔离、稀疏化和低秩化三大技术路径，在保留模型性能的同时显著降低资源消耗，使大模型可在消费级设备上完成微调与部署，加速AI从实验室走向产业场景，降低AI使用门槛，赋能中小企业与个人开发者。

文章分析了2025年大模型训练岗位高薪情况（峰值达180万），详细介绍了万卡集群调度、混合专家训练等12项硬核技术能力。提供了从理论学习到开源贡献再到竞赛路径的三阶成长路线，以及企业面试能力模型与题库，帮助开发者突破简历筛选率，掌握百万年薪背后的技术能力图谱。

本文系统梳理了AI大模型在医院信息化中的30个典型应用场景，涵盖诊前服务、临床诊疗和诊后管理三大环节。从智能预诊、用药指导到康复监测，AI大模型正将传统医院信息系统升级为能理解、推理和决策的智能助手，全面重塑医疗服务形态，提升医疗质量与患者体验。

摘要：本文系统阐述了大语言模型(LLM)的技术架构与应用价值，重点解析了从分词到文本生成的全流程机制。首先介绍了Tokenization技术，说明子词分词如何实现文本到数值的转换；其次对比了人类与机器的语言表示差异，指出LLM通过静态学习构建语言表征；最后总结了神经网络与规模化训练带来的技术突破，并展望了在知识管理、智能对话等领域的应用前景。文章通过技术流程图示和实例分析，帮助读者深入理解生成式A

本文探讨了RAG2.0引擎的设计挑战与实现方案。针对RAG1.0存在的向量召回率低、文档结构复杂、语义鸿沟等痛点，提出了包含深度文档理解模型、知识图谱构建和混合检索的解决方案。重点介绍了文档切分流程中的文本/表格识别技术，以及基于Transformer架构的多模态模型训练方法。文章还展望了RAG2.0的发展趋势，包括开源框架RAGFlow与向量数据库Infinity的整合，以及混合检索体系在企业级

文章介绍了一种构建建筑设计规范多模态知识库的方法，包括将规范文本切片、表格转为HTML格式、图片通过多模态模型生成描述文本，然后统一向量化存储。通过FAISS索引实现语义检索，结合大模型实现智能问答，可同时检索并返回相关的文本、表格和图集信息。这种方法有效解决了建筑设计规范中多模态数据的处理和检索问题，提升了AI回答的准确性和完整性。