文章介绍了强化学习的基本概念，包括代理、环境、状态、动作、策略、轨迹、奖励和回报等关键术语。重点解释了价值函数（状态价值函数和Q函数）及其关系，以及强化学习的两大主流方法：Value-based（如Q-Learning、DQN）和Policy-based（如REINFORCE）。这些概念是理解大模型训练中强化学习方法的基础。

在“大模型科研交流”的入门基础模块，我们聚焦那些让新手“从0到1”搞懂大模型的核心知识。对于刚接触大模型科研的同学来说，“参数、微调、Prompt”这些词可能像“天书”，但只要抓住入门的“脉络”，就能快速打开大模型科研的大门。

文章指出LLM、RAG、Agent不是竞争技术，而是智能栈的三层架构：LLM负责"思考"但不了解最新信息；RAG负责"记忆"提供外部知识但不能推理；Agent负责"行动"执行任务但需要前两者支持。不同任务需要不同层的组合，三者协同才能构建真正强大的AI系统。

在文本到视频生成技术飞速发展的今天，一个优质的提示词往往决定了生成视频的成败。然而，普通用户很难写出符合模型"胃口"的专业提示词，这成为制约视频生成质量的关键瓶颈。近期，来自多项科研机构的团队联合提出了**Prompt-A-Video**框架，首次实现了专为视频生成设计的自动提示词优化系统，让AI自己学会写出更适合视频模型的提示词。

技术平民化带来的历史机遇2025年，大模型应用开发成本已下降92%，AI从"实验室玩具"变成"商业利器"。以前需要博士团队才能搞定的NLP项目，现在一个周末就能用API搭出原型。工具民主化让技术门槛大幅降低：Cursor等AI编程助手能理解自然语言需求并转化为代码，Dify等平台号称0代码构建AI应用。这意味着，即使你不是技术专家，也能快速将想法转化为产品。各行各业都在疯狂抢人不仅互联网公司在招A

预训练本质上是一种大规模的自监督学习过程。与传统神经网络需要人工标注数据不同，预训练巧妙地利用文本数据本身的内在结构作为监督信号。具体而言，它是通过预测文本中的下一个词来学习语言规律。也就是说，预训练把复杂的语言学习问题转化成了一个统计问题：在已知前面所有词的情况下，去推断下一个词最有可能是什么。从某种意义上讲，它本质上就是一个极为复杂的N-Gram模型。

没有对结构化数据进行问答的能力。准确解读检索相关结构化数据的用户查询可能很困难，尤其是当查询本身很复杂或有歧义时，加上文本到 SQL 不灵活，当前 LLM 在有效处理这些任务上存在局限。LlamaIndex 提供了 2 个解决方案。

也纳入提示上下文，体积不小；因此务必。

路由是根据输入特征****动态选择路径或流程的概念。选择不同的提示词模板选择不同的模型或工具导向业务逻辑处理器工具调用允许语言模型（LLM）决定何时以及如何使用外部函数（称为工具）。语言模型不再仅仅生成文本，还能通过识别用户查询需要实际计算或业务逻辑时，动态调用Python函数。进行API调用或执行函数动态集成业务逻辑执行实际操作而非仅仅生成虚构答案函数调用允许语言模型建议调用特定函数，并附上从用

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！伴随着人才需求增大，AI 大模型新发岗位平均月薪也由 2023 年的 ¥45812 上升至 ¥46452，远超新经济行业平均水平。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料。