本文通过动画和可视化方式解析Transformer编码器的工作原理。文章详细阐述了自注意力机制如何通过查询(Q)、键(K)和值(V)向量将输入token转换为上下文化表示，介绍了多头注意力、位置编码、前馈网络(MLP)和残差连接等关键组件。作者采用直观的视觉呈现方式，将复杂数学概念转化为易于理解的图表和动画，帮助读者掌握大语言模型的核心架构。特别强调了自注意力如何通过可学习参数实现token间的动

2025年云原生与大模型推理的融合趋势：本文探讨了VLLM分布式推理引擎与Kubernetes云原生架构的深度结合，为企业提供高性能LLM推理解决方案。文章系统分析了单机单卡、单机多卡和多机多卡三种部署方案的技术原理、配置方法及适用场景，重点阐述VLLM的PagedAttention机制和分布式并行策略（张量并行与流水线并行），以及Kubernetes的核心组件如何支撑企业级需求。通过云原生技术实

2025年云原生与大模型推理的融合趋势：本文探讨了VLLM分布式推理引擎与Kubernetes云原生架构的深度结合，为企业提供高性能LLM推理解决方案。文章系统分析了单机单卡、单机多卡和多机多卡三种部署方案的技术原理、配置方法及适用场景，重点阐述VLLM的PagedAttention机制和分布式并行策略（张量并行与流水线并行），以及Kubernetes的核心组件如何支撑企业级需求。通过云原生技术实

ReAct是一种结合推理与行动的AI架构模式，通过"思考→行动→观察"的闭环循环解决复杂问题。其核心在于：1）交替进行内部推理和外部工具调用；2）利用实时信息动态调整策略；3）突破纯推理模型（CoT）的局限，可处理需要外部数据、计算或操作的任务。实验显示ReAct在信息检索类任务上性能提升20-40%。该模式通过工具增强、动态规划和闭环反馈三大支柱，使AI系统能像人类一样&qu

摘要 本文用通俗易懂的语言解释了模型、大模型和神经网络的基本概念。模型由架构（公式/结构）和参数组成，通过数据训练后可用于预测或分类任务。大模型（如大语言模型LLM）具有海量数据、庞大参数和强大算力的特点。神经网络作为一种模型架构，通过输入层、隐藏层和输出层处理复杂问题，其中隐藏层特征提取过程具有"黑盒"特性。文章还以MNIST手写数字识别为例，展示了神经网络的实际应用。最后，

2025年科技行业传统岗位大规模裁员，同时AI岗位需求暴涨10倍，但AI人才供需比仅0.5，市场严重缺乏实战AI人才。世界经济论坛预测AI将创造9700万个新工作岗位。文章推荐了一系列高质量AI培训课程，涵盖大模型应用、科研AI赋能、Python机器学习等内容，帮助科研人员和程序员提升AI能力，抓住AI时代机遇。

当前的就业市场正呈现冰火两重天的格局：一方面，传统开发岗位需求萎缩，薪资停滞；另一方面，AI应用开发工程师岗位缺口巨大，薪资一路飙升。行业报告统计，目前国内AI应用开发相关岗位的缺口已超120万，且还在以每月15%的速度增长。

本文探讨了通用人工智能（AGI）的发展现状与应用前景。当前AGI在语言生成、图像识别等任务中表现突出，但仍存在技术瓶颈。其应用已渗透医疗、金融、制造等领域，显著提升效率。就业市场呈现结构性变化，技术岗位需求激增，薪资优势明显，但重复性工作面临替代风险。未来需突破算力成本、伦理风险等挑战，发挥人类在情感智能与创造力上的优势。建议从业者根据岗位需求针对性学习技术或复合技能，以适应AGI时代的转型需求。

文章探讨了AI大模型发展的两条扩展定律：预训练（更大规模）和后训练（思考更久）。尽管业界一度认为强化学习是主要方向，但预训练仍至关重要，OpenAI等公司已调整策略重新重视预训练。作者预测预训练将在2026年迎来复兴，这将影响数据中心扩建和AI硬件发展方向，对AI从业者和投资者把握行业未来至关重要。

文章探讨了AI大模型发展的两条扩展定律：预训练（更大规模）和后训练（思考更久）。尽管业界一度认为强化学习是主要方向，但预训练仍至关重要，OpenAI等公司已调整策略重新重视预训练。作者预测预训练将在2026年迎来复兴，这将影响数据中心扩建和AI硬件发展方向，对AI从业者和投资者把握行业未来至关重要。