本文揭示了2025年大模型产品经理的黄金机遇，详细介绍了转型所需的5大核心能力模型和零基础逆袭的7阶段学习路线，并通过真实案例展示成功路径。文章还附赠技术文档、实战项目和求职资源包，助力程序员和职场人士快速掌握大模型产品技能，把握AI时代高薪机会。

快手自研多模态大模型应用于短视频内容审核，构建了结合人工、传统AI和特定范式的通用审核框架。该框架通过离线阶段的后训练和策略微调将模型转化为视频审核员，在线阶段利用用户反馈进行策略迭代优化，测试表现优秀。官方还公开了包含标签、标题、OCR、ASR和图像等多模态数据集，为研究者提供宝贵参考。

本文全面探讨了大语言模型(LLM)评测指标的类型、选择方法和应用场景。文章详细介绍了统计评分器、G-Eval和DAG评分器等不同评测方法，针对RAG系统和微调模型等应用场景提供了评测指标指导，并介绍了DeepEval框架的实现方法。重点强调应根据具体应用场景选择合适的评测指标，准确量化LLM性能，构建稳健的评估流程。文章指出，优秀的评测指标应具备可量化、可靠和准确的特点，同时比较了统计评分器和基于

RAG（检索增强生成）是提升大模型知识深度与事实准确性的关键技术。文章介绍了RAG的核心逻辑、基本流程（索引、检索、生成）及多维度优化策略，包括提问优化、多路召回、索引结构优化等。同时详细阐述了效果评估方法，涵盖检索、生成和人类评估，并探讨了幻觉问题与解决方案。通过优化检索准确性和生成可靠性，RAG能有效减少模型"胡说八道"，构建有据可依的高质量智能问答体系。

云栖大会期间，阿里开源了12个多模态模型，包括Qwen3-VL等系列模型。Qwen3-VL相较Qwen2.5-VL在视觉编码器、投影器和LLM解码器等方面进行了优化，表现更佳。实测显示，Qwen3-VL在表格识别、OCR、计算推理等方面表现出色，但在网页复刻、目标对比等任务上仍有不足。总体来看，Qwen3-VL是目前开源多模态模型中的佼佼者，综合能力显著提升。

Qwen3-VL的报告即将放出，本篇文章先带大家回顾下今年上半年最重磅的开源大模型——Qwen3，包括了dense和MoE两种架构模型。

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基

本文系统介绍了从入门到高级的完整AI学习路线，分为四大阶段：入门（数学编程基础）、中级（算法实践）、进阶（NLP/计算机视觉）和高级（深度强化学习/生成模型）。特别详细阐述了大模型学习的七大阶段，从系统设计到平台开发应用。文章强调AI技术能提升开发效率、产品质量并创造商业价值，适合不同基础的学习者。文末提供104G免费资源包（含视频教程、电子书和商业方案），帮助读者系统掌握AI大模型技术。作者结合

Stable Diffusion 脱胎于 Diffusion 模型。因此在搞懂 Stable Diffusion 之前，先搞懂 Diffusion Model 模型非常有必要。这一部分我会带大家大致过一遍 Diffusion Model。如果你想了解 Diffusion Model 的全部细节，可以阅读我之前的文

在创意图像生成领域，ComfyUI 正成为一款不可忽视的神器。作为一款专为 Stable Diffusion 设计的基于节点的图形用户界面（GUI），它通过链接不同的模块（称为“节点”）来实现图像生成的高自由度和高度定制化。今天，我们就来分享一个精彩的 ComfyUI 工作流：一键更换模特姿势，让你的创作效率直线飙升！