摘要： 本文系统梳理了大模型产品经理的成长路径，分为五个阶段： 基础知识：掌握计算机科学（数据结构、Python编程）和AI基础（机器学习、深度学习框架）； 大模型技术：学习分布式训练、模型优化及行业应用； 产品与商业：培养用户研究、产品设计能力及市场分析技巧； 实战积累：通过项目实践参与模型部署，建立技术社区影响力； 持续提升：跟踪行业动态，强化领导力与沟通技能。 文章还提供配套学习资源（书籍、

大模型领域就业分析：算法工程师门槛高需专业背景，应用工程师门槛较低但存在业务壁垒。文章建议对大模型感兴趣者先业余尝试，警惕热门领域变天坑的风险。当前大模型岗位需求旺盛（国内缺口47万），但需注意：1）算法岗需名校硕士+论文发表；2）应用开发岗适合无业务壁垒者转行；3）已有业务优势者（如电商）不建议盲目转行。学习路径分为四个阶段：应用开发→知识库扩展→模型训练→商业落地，完整周期约3个月。

摘要：文章对比了OpenAI的ChatGPT和谷歌Gemini的技术路线差异。ChatGPT专注于增强模型本身的上下文处理和推理能力，如GPT-5的复杂推理和GPT-6的记忆功能；Gemini则采用"世界模型"思路，通过超大容量涵盖多领域知识，Gemini 2.5 Pro展现了出色的长上下文和多模态能力。文章还提到大厂间的技术相互借鉴，如OpenAI的Looped Transf

文章指出DeepSeek V4即将发布，虽普通人难以创造大型AI系统，但可利用AI工具提高工作效率、学习新技能。建议普通人拥抱但不迷信AI，从小场景切入使用，保持持续学习，将AI视为让自己"爬得更高"的梯子，而非遥不可及的泡泡。

DeepSeek R1论文大幅扩展至86页，新增完整训练管线拆解、20+评测基准数据及技术附录。论文首次公开Dev1-Dev3三阶段训练过程，引入人类基准对比，并坦承MCTS和PRM等技术路线的失败。此次更新发生在R1发布一周年前夕，结合DeepSeek春节发布新品的传统，或预示新模型即将发布。论文从方法论转向实操指南，详细披露超参数和实现细节，体现了可复现性技术策略。核心作者团队保持高度稳定，更

大模型行业入行指南：算法岗并非唯一选择 转行成功的工程师揭示大模型领域四大核心方向：数据工程、平台搭建、应用开发和模型部署。行业真相表明，算法调参仅占实际工作不足10%，数据敏感度和工程能力才是核心竞争力。不同背景的入行路径：高学历者可冲击大厂数据/平台岗，普通学历建议深耕垂直领域项目，社招人员宜先内部转岗。值得注意的是，当前数据类岗位需求是算法岗的3倍，垂直领域经验成为跳槽关键加分项。大模型时代

GraphRAG通过引入知识图谱作为中间表示，将传统RAG的文本召回升级为结构化证据链召回，显著增强大模型的多跳推理、可解释性与可追溯性。文章分析了GraphRAG的实现路径、成本代价，并与本体方法对比，给出了基于任务复杂度、关系依赖度等四维度的场景选型策略，建议采用"轻量本体先行+GraphRAG增量生长+HybridRAG控时延"的混合方案，为构建可信智能系统提供技术路径。

摘要 一名城市规划师分享了自己从设计院转行成为大模型提示词工程师的经历。文章描述了在设计院工作时的加班困境和职业瓶颈，以及如何通过自学AI知识成功转型。作者详细介绍了转行策略、面试技巧，以及作为prompter的工作内容和挑战，包括薪资提升、工作环境改善，也提到技术快速迭代带来的压力。最后表达了对新行业的信心，认为大模型正在改变生产力方式，并鼓励读者勇于尝试职业转型。

多模态Agent：迈向智能交互新范式 多模态Agent是一种能理解并处理文本、图像、音频等多种信息，具备规划、推理和执行能力的智能系统。其核心架构包含四层：多模态感知层（信息输入）、推理规划层（任务分解）、工具执行层（动作实施）和记忆学习层（经验积累），形成完整的"感知-思考-行动"闭环。该技术在智能办公、教育科研等领域展现出强大应用潜力，如文档解析、视觉问答等场景。尽管面临技

AI时代的学习路径：从应用到商业化的四阶段方法论 面对AI技术快速迭代带来的认知挑战，本文提出普通人学习AI应聚焦实际应用而非理论。作者设计了四阶段渐进式学习路径：0-20分（基础对话练习）、20-60分（提示词优化与多工具协同）、60-80分（智能体构建）、80-100分（商业化落地）。核心观点强调：业务理解力占AI价值实现的90%，建议选择熟悉场景切入（如文员可从会议纪要自动化开始）。学习应遵