本文系统介绍AI大模型开发的学习路径，涵盖Python编程、数据处理、深度学习框架、模型训练部署等核心知识，并提供完整的学习路线图、视频教程和技术文档等资源。内容强调理论与实践结合，通过参与开源项目和实战训练提升技能，帮助开发者快速掌握大模型开发能力。文章还包含100套商业化落地方案、200本PDF书籍及面试题集等实用资料，为转行AI领域的程序员提供全方位指导。

Google《AI智能体权威指南》解析：从基础架构到自进化系统 Google最新发布的《Introduction to Agents》系统阐述了AI智能体的完整框架，将AI范式从被动预测转向自主解决问题。指南提出智能体由模型（大脑）、工具（双手）、编排层（神经系统）和部署服务组成，通过"思考-行动-观察"循环实现目标。文章构建了五级分类体系：从Level 0基础推理系统到Lev

Anthropic团队发布AI智能体评估体系详解，强调评估对提升AI系统可靠性的关键作用。文章系统介绍了评估结构、评分器类型（基于代码/模型/人工）及针对编码、对话、研究、计算机使用等不同智能体的评估方法，提出处理非确定性的pass@k和pass^k指标。通过从零到一的评估路线图，指导团队如何构建评估体系，建议早期收集20-50个真实案例起步，结合自动化评估、生产监控和人工审查等多层次方法。实践显

智能体是具备规划、执行、学习能力的智能系统。本文系统解析了智能体的三大核心能力：规划(任务拆解与自我反思)、工具使用(从函数调用到统一标准)、记忆(短期与长期记忆)，并提供了从概念到系统的工程化构建路线图，强调未来竞争在于工程架构深度而非模型参数大小。

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建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT和BERT学起，因为底层是相通的，而且实际落地到一个系统中，应该也是大模型结合小模型（大模型在做判别性的任务上，比BERT优势不是特别大）

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。

为让大语言模型（LLM）能真正助力回答问题，我们通常会以基础模型为起点，进行后训练（也称为微调）。与预训练使用的互联网爬取文本语料不同，后训练数据的规模通常小得多，且经过更精心的筛选[5]。后训练的目的是让模型行为与需求对齐（具备有用性、诚实性、无害性），并提升其在预训练阶段已初步具备的能力。目前主流的后训练技术包括有监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等。在DeepSeek R

站在2025年的科技风口，大模型已不再是实验室中的前沿概念，而是渗透到社会生产生活各领域的“基础设施”。无论是电商平台的智能推荐、医疗机构的病理分析辅助，还是影视行业的剧本创意生成，大模型正以惊人的速度重构产业逻辑，成为驱动数字经济发展的核心引擎。对于职场人、创业者或高校学子而言，掌握大模型技术不仅是抓住时代机遇的“敲门砖”，更是实现职业突破与价值升级的关键能力。

文章详解了AI产品经理的5种类型：AI应用型、AI原生产品型、算法型、技术型和战略型，分析各类型的关键职责、能力要求和薪资范围。文章指出，不同类型的AI产品经理工作内容和职业发展路径差异巨大，读者需根据自身背景和职业规划选择适合的方向，避免盲目学习AI技术，强调产品思维与业务落地能力的重要性。