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本文用最通俗的语言,帮大家拆解 LLM、Transformer、Prompt、Function Calling、MCP、Agent、A2A 等 AI 核心概念。不纠结学术严谨性,只求易懂好理解,部分内容包含个人实战总结,难免有疏漏,欢迎评论区指正~ 不管你是刚入门的小白,还是想补全 AI 知识体系的程序员,都能轻松看懂!

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要理解什么是 LLM Agent,首先我们需要回顾一下 LLM 的基本功能。传统上,LLM 的工作方式是通过预测下一个词元(token)实现的。在生成多个词元的过程中,模型逐步扩展输入内容,从而模拟对话,生成更长且更连贯的回应。然而,随着对话的进行,LLM 的一个主要缺点逐渐显现——它无法记住之前的对话内容!除了记忆缺失的问题外,LLM 在执行一些看似简单的常见任务时也经常犯错。例如,基础的数学运

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如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!技术的稀缺性,才是你「值钱」的关键!具备AI能力的程序员,比传统开发高出不止一截!有的人早就转行AI方向,拿到百万年薪!👇🏻👇🏻是不是也想抓住这次风口,但卡在 “入门无门”?小白:想学大模型,却分不清 LLM、微调、部署,不知道从哪下手?

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前程无忧报告显示,AI人才需求呈现结构性变革,高科技企业成为需求主力军,技术研发岗需求旺盛。企业评估标准向数学与算法基础、实际项目经验倾斜,大模型算法工程师月薪近2.5万。AI校招市场呈现"需求稳增、结构优化、薪酬分化"三大特征,具备扎实算法基础和项目经验的人才将更具竞争力。

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