大模型的出现，让行内和行外大多数人都感到非常焦虑。行外很多人想了解却感到无从下手，行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向，相关的招聘虽然层出不穷，但一般都要求有大模型经验。而更多的人，则一直处于观望之中，感觉自己只能每天看看各种自媒体，以及在聊天时的各种口嗨，难以躬身入局。但也有不少人对其表示怀疑，巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来，视为

Java程序员转向AI大模型领域具有显著优势：行业趋势上，AI已成为科技核心驱动力，企业需求旺盛；技术层面，Java在大数据生态和系统集成中能有效支持AI开发；职业发展上，AI岗位薪资和竞争力更高。Java程序员扎实的编程基础和工程能力，使其在模型部署、系统架构等环节更具优势。转型路径建议从Python基础、机器学习理论入手，逐步深入大模型技术栈，结合Java工程经验实现差异化竞争力。

文章是一位资深Java开发者对当前IT就业环境的思考。他指出Java市场趋于饱和，人工智能特别是大语言模型正在分走大量工作机会。建议开发者不要将Java作为唯一核心语言，应学习Python等AI相关技术。企业招聘门槛提高，面试难度加大，学历要求也更严格。作者建议专科生通过提升学历或考取证书增加竞争力，并提醒不要轻易裸辞，应骑驴找马。在AI时代，持续学习和适应技术变革是关键。

Token是AI理解和生成文字的最小单位，由分词器将文本切分为不同长度的有意义的单元。不同模型因训练数据不同，分词方式各异。Token数量决定计算量，因此API按Token计费。中文比英文更"费Token"，理解Token本质有助于优化Prompt使用和成本控制，是掌握大模型应用的基础。

本文详细介绍了AI Agent记忆系统的重要性与实现方法，区分了上下文窗口与记忆的本质差异，解析了短期记忆与长期记忆（程序性、情节性、语义性）的架构与应用。通过代码示例展示了如何使用LangGraph实现记忆功能，并提供了生产环境部署方案，最终通过电子邮件智能体案例展示了记忆系统如何提升AI的个性化和适应能力。

普通大模型擅长文本生成等通用任务，响应快但可解释性弱；推理大模型专注逻辑推理，复杂任务准确性高但响应慢。二者并非二选一关系，而是互补的。普通模型适合开放域对话、文本生成；推理模型适合复杂问题拆解、决策支持。最佳策略是组合使用：普通模型处理前端交互，推理模型负责后端逻辑校验，形成分层架构发挥各自优势。

当大模型浪潮以月为单位迭代更新时，传统AI算法工程师正面临前所未有的职业十字路口。2025年的招聘市场揭示了一个残酷现实：精通大模型全栈能力的算法工程师，平均薪资比传统机器学习工程师高出50%-120%，且职业天花板被彻底打破。

短短几年，AI 已渗透各个领域，尤其在竞争激烈的 IT 行业，它推动行业迅猛发展，却也给程序员带来剧烈冲击。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%。

本文介绍使用Ollama工具在本地部署和调用大语言模型的方法，适用于数据保密场景。详细讲解三种调用方式：命令行、HTTP API和SDK，并对多个本地模型进行JSON输出测试，发现deepseek-r1:14b表现最佳。文章强调，实际应用中应根据具体场景选择合适的模型，8B参数量模型也能实现不错的业务功能，展示了本地大模型的巨大应用潜力。

文章介绍了GLM多智能体图思维链框架，由南京大学与蚂蚁集团等研究者提出，通过三个LLM智能体和一个Graph RAG检索器将推理任务分解为分类、推理、动作生成和图检索。相比传统Graph-CoT，GLM采用分支推理和选择性上下文共享机制，在保持推理质量的同时将准确率提升38%，token消耗降低95.7%，推理延迟降低90.3%，吞吐量提升最高15.1倍，为大规模复杂场景推理提供了高效解决方案。