• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】在过去的二十年里，生成和编辑照片的技术发生了迅速的变化。这一变化带来了视觉内容可以轻松创建和编辑的时代，留下了极少的感知痕迹。因此，人们逐渐意识到作者正站在一个真实图像与计算机生成图像难以区分的世界的边缘。最近生成模型的发展进一步推动了合成图像的质量和高保真度，使它们

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RAG即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。嵌入式搜索引擎可以通过 Faiss 来实现，向量搜索领域成为了RAG的一个助力。像pinecone 这样的。

在半年前，锅头只是从表面上浅浅地了解AI的到来，铺天盖地的AI资讯，还有各种贩卖AI焦虑的内容，自己也会产生焦虑。它能带来哪些效率提升？既然我已经花了这么多时间学习、收集、体验、整理、思考，那么是不是可以挑选出有价值的AI内容分享给和我一样有过AI焦虑、现在希望学习AI的人？在学习AI之前，咱们最好能简单了解AIGC的基础知识，对AIGC有初步认知，以便后续使用AI工具时能更好地了解它的应用场景。

今天给大家分享一下，从面试官的视角看，什么样的简历算一份优质的简历？以及如何快速把简历改好。为什么想讲这个呢？因为最近我也在集中面试嘛，看了 N 多份简历，大部分人的简历写的，就两个字，。首先简历不是向别人介绍你的过去，也不是工作学习总结。它是要体现你的核心竞争力，你和别人不一样的地方。所以很多人出发点就错了，把简历写成了。然后简历上最重要的就是项目嘛，项目编写的一个常见 badcase，就是记流

大模型发展实在是太快了，也太“卷”了，在ChatGPT发布大火之后，标志着人类开始已经进入大模型时代… 在这里时代了主要围绕大模型本身（参数，打榜）、多模态（视频、声音）、Agent（自动化）、提示词工程、RAG、微调等“生态”展开…转眼之间，这些东西已经“卷”了不知道多少轮了，随着荣耀CEO演示通过语音助手直接调用美团APP实现点咖啡的演示，到Claude 3.5 Sonnet-20241022

在2023年3月，我们发表了大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》。这篇综述文章已经更新到第13个版本，包含了83页的正文内容，并收录了900余篇参考文献。该综述文章旨在系统地梳理大语言模型的研究进展与核心技术，讨论了大量的相关工作。自大语言模型综述的预印本上线以来，受到了不少读者的关注。自英文综述文章上线后，陆续有读者询问是否有对应的中文版本。为

随着大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）的出现，多个MAA系统已在从基础研究到应用的领域中被提出。虽然这些研究领域通过与每个领域的传统技术（例如，视觉问答和视觉-语言导航）的集成而迅速发展，但它们共有的兴趣包括数据收集、基准测试和伦理观点。在本文中，我们专注于MAA的一些代表性研究领域，即多模态性、游戏（VR/AR/MR）、机器人学和医疗保健，并旨在提供这些领域中讨论的共同关注点的

坦率来说 2024 年围绕大模型，产品的发展速度比之前预期的要低一些，比如在 BI 领域，Chat BI 声量很大，但落地下来效果并不好，这个也很正常，因为每个人总是会在短期内高估技术带来的价值，而在长期范围低估技术带来的价值。很多时候即使用了新技术，收益可能也没有想象的那么大，这是一个事实。另一个原因就是从业者的理解问题，哪怕是在一些大型互联网公司内部，大部分人对大模型的优势和劣势分别是什么，这