很多小伙伴问我：“大模型是新领域，是不是人才缺口大、竞争小，转行更容易就业？能不能靠这个抵抗35岁中年危机？我的答案很明确：大模型绝对是值得入局的长期风口，但“好就业”的前提是选对方向、掌握落地能力，不是盲目跟风。从行业趋势来看，现在不管是互联网大厂、传统企业还是创业公司，都在布局大模型相关业务，岗位需求还在持续增长。但企业要的不是“会背理论”的人，而是能快速上手做事的人——比如能搞定数据标注规范

AI大模型的风口已经全面打开，高薪岗位虚位以待。不管你是想转型的程序员，还是零基础小白，现在都是入局的最佳时机。找准方向：不用盲目追求算法科学家，聚焦“AI应用工程师”“大模型落地专家”方向，重点攻克工程化落地能力，这才是当下最稀缺的价值；系统学习：按照“基础认知→核心技能→实战项目”三步走，先掌握LangChain、RAG等核心框架，再做真实项目练习，拒绝只停留在API调用；持续跟进：关注AI技

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阿里巴巴集团近期发布了《2024大模型训练数据白皮书》，深入探讨了大模型训练数据的重要性、类型、以及高质量数据的标准。白皮书详细分析了大模型训练所需的数据类型，包括大语言模型和多模态模型的数据需求，并讨论了训练数据的常见误解。同时，提出了合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案，探讨了其定义、必要性、生成方法和在模型训练中的作用。在数据治理方面，白皮书提出了大模型训练数据合规治理的智慧，强调了政府

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG 的发展瓶颈:传统 RAG 系统通过检索模型提取

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反向传播是深度神经网络训练的核心算法，旨在通过计算和传播梯度来优化模型参数；以下是从原理，实现和技术细节等多个方面对反向传播进行介绍。

或许从诞生那天起，LangChain 就注定是一个口碑两极分化的产品。看好 LangChain 的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点，不看好 LangChain 的人，认为它注定失败 —— 在这个技术变化如此之快的年代，用 LangChain 来构建一切根本行不通。夸张点的还有：「在我的咨询工作中，我花了 70% 的精力来说服人们不要使用 langchain 或 llamaindex。这解决

在日常工作中，我们经常需要处理大量的Excel文件。为了保护敏感数据的安全性，我们可能需要对这些文件进行加密。本文将介绍如何使用Python实现批量加密Excel文件的操作，以提高工作效率和数据安全性。在开始之前，我们需要安装openpyxl库，它是一个用于操作Excel文件的强大工具。首先，我们需要创建一个加密函数，用于将Excel文件加密。接下来，我们需要编写一个脚本来批量加密Excel文件。

这非常抽象，但并不像听起来那么复杂。首先，我们需要介绍一点（很少）的数学知识。