在准备大模型的面试时，我们需要对模型的基础理论、进阶应用、微调策略、以及特定技术如LangChain、参数高效微调（PEFT）等有深入的理解。这里给大家整理了一份详细的面试题，帮助大家提前进行面试复习，同时对自己的技术进行查漏补缺。

在准备大模型的面试时，我们需要对模型的基础理论、进阶应用、微调策略、以及特定技术如LangChain、参数高效微调（PEFT）等有深入的理解。这里给大家整理了一份详细的面试题，帮助大家提前进行面试复习，同时对自己的技术进行查漏补缺。

文章详细介绍了2个月转型AIGC产品经理的完整路径，包括行业资讯获取、研报分析、知识体系搭建、基础知识学习、实战项目经验积累、简历优化和面试准备。重点推荐AI文本生成和图片生成两个热门方向，提供丰富的学习资源，如视频教程、技术文档和面试题等。强调系统性学习和实战项目的重要性，帮助求职者成功进入高薪的AIGC领域。

文章揭示了大模型理解人类语言的两大核心技术：词嵌入(Embeddings)和位置编码(Positional Encoding)。词嵌入将词语转换为数学表示，使语义相近的词在向量空间中距离更近；位置编码解决了Transformer架构无法理解词语顺序的问题。两者协作使模型既能理解词义又能把握语序，真正"理解"语言，而非简单统计词频。这种将语言数学化的方法是大模型出现的关键。

文章揭示了大模型理解人类语言的两大核心技术：词嵌入(Embeddings)和位置编码(Positional Encoding)。词嵌入将词语转换为数学表示，使语义相近的词在向量空间中距离更近；位置编码解决了Transformer架构无法理解词语顺序的问题。两者协作使模型既能理解词义又能把握语序，真正"理解"语言，而非简单统计词频。这种将语言数学化的方法是大模型出现的关键。

文章介绍了智能体作为感知环境、自主决策的自治实体，以及多智能体系统通过协作解决复杂问题的概念。当前多智能体框架正从管理智能体转向编排工作流，以LLM为核心大脑，主流框架分为传统派、LLM派和仿真派。尽管发展迅速，但仍面临可靠性差、成本高、难以掌控等挑战，目前仍是出色的原型工具而非可靠的产品引擎。随着智能体即流程的趋势，开源创新不断涌现，框架对管理多智能体复杂性至关重要。

文章介绍了智能体作为感知环境、自主决策的自治实体，以及多智能体系统通过协作解决复杂问题的概念。当前多智能体框架正从管理智能体转向编排工作流，以LLM为核心大脑，主流框架分为传统派、LLM派和仿真派。尽管发展迅速，但仍面临可靠性差、成本高、难以掌控等挑战，目前仍是出色的原型工具而非可靠的产品引擎。随着智能体即流程的趋势，开源创新不断涌现，框架对管理多智能体复杂性至关重要。

本文介绍了在Windows系统下如何将Safetensors格式的大模型转换为Ollama可用的自定义模型。主要内容包括：下载Ollama和llama.cpp源码并整合项目结构；安装Python依赖环境；以Chinese-Mistral-7B-Instruct模型为例，演示如何将分片模型文件合并为单个bin文件；通过CMake工具对模型进行量化压缩；最后创建Modelfile配置文件并运行模型。该

本文全面介绍DeepSeek AI产品，围绕"是什么、能干什么、怎么用"三问展开。DeepSeek是2023年11月推出的开源免费AI产品，性能比肩GPT却由140人小公司开发。它提供对话、文本生成、代码生成等功能，使用关键是掌握正反提示词技巧。文章还介绍了错峰使用和第三方"满血版"DeepSeek的选择，帮助用户高效利用这一国运级AI技术。

本文介绍了利用扣子工作流一键生成爆款儿童故事绘本短视频的方法。通过DeepSeek、即梦或豆包等AI工具，结合参考图进行文生图创作，实现批量自动化生成。文章详细讲解了在扣子平台创建智能体应用的完整流程，包括工作流配置、分镜头节点设置、故事节点添加、绘画节点选择等关键步骤，并提供了试运行方法。