过去一年间，ChatGPT-5的多模态升级、Claude-3的长文本处理能力迭代，不仅重构了AI行业的技术版图，更催生出全新的职业生态。据智联招聘与脉脉联合发布的《2025年AI人才趋势报告》显示，大模型相关岗位的平均薪资较上年涨幅达40%，其中算法工程师年薪中位数突破50万元，数据标注工程师、LLMOps工程师等细分岗位的招聘需求更是同比激增2.3倍。

本文总结了AI大模型开发工程师面试中的6个核心问题，涉及主流开源模型体系、语言模型区别、涌现能力、GPT与BERT对比、生成式模型原理以及灾难性遗忘应对策略。这些问题考察候选人对大模型架构特点、训练机制和应用场景的深入理解，是评估大模型开发能力的重要参考。

刚好腾讯云联合腾讯研究院、Gartner 发布了《企业级智能体产业落地研究报告》『文末有下载地址』，从 “是什么、5个能力层级、怎么选场景、如何落地、别人怎么做” 四个维度，把 AI 智能体的产业落地讲得明明白白。

摘要：Agent成为共识的速度非常快。但今年Agent的真正转折点在于：多智能体。从文献助手到自主研究团队、从聊天机器人到全渠道体验管家、从报表工具到战略决策智囊团、当AI系统从“一个聪明的助手”进化为“一支专业的团队”，或者能够处理一个人无法完成的复杂问题的时候，我们才开始触及真正智能应用的边界。单个智能体如同弱弱的助手，而多智能体系统则是一支训练有素的团队，能够分工协作解决单一个体无法应对的复

摘要：Agent成为共识的速度非常快。但今年Agent的真正转折点在于：多智能体。从文献助手到自主研究团队、从聊天机器人到全渠道体验管家、从报表工具到战略决策智囊团、当AI系统从“一个聪明的助手”进化为“一支专业的团队”，或者能够处理一个人无法完成的复杂问题的时候，我们才开始触及真正智能应用的边界。单个智能体如同弱弱的助手，而多智能体系统则是一支训练有素的团队，能够分工协作解决单一个体无法应对的复

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斯坦福大学发布2025年人工智能指数报告（官方中文版）全文456页，以下是2025年人工智能指数报告的12个核心观点：人工智能性能持续提升：人工智能在严苛的比较基准测试中性能持续提升，如在MMMU、GPQA和SWE-bench等基准测试中，得分分别提高了18.8%、48.9%和67.3%。人工智能融入日常生活：人工智能正迅速从实验室走向日常生活，如美国FDA批准的人工智能医疗设备数量激增，以及自动

AI大模型成为职场新风口，相关岗位年薪高达80-90万。面对这一趋势，普通人可通过五步转型为AI专家：1）评估现有技能；2）筛选可迁移至AI领域的能力；3）掌握必备的Python编程；4）打造AI项目履历；5）投入六个月专注学习。从ChatGPT到Midjourney，AI工具已渗透各行业，系统化学习是突破能力瓶颈的关键。科技巨头纷纷布局AI赛道，掌握大模型技术将成为程序员的核心竞争力。

深夜，一位从事传统软件开发的工程师小李，在调试完最后一个API接口后，习惯性地点开了GitHub Trending。排行榜前列，与大模型相关的开源项目几乎占据了半壁江山。他想起白天公司会议上的决定：“接下来所有产品线，都要探索AI赋能的可能性。” 一种强烈的危机感与机遇感同时涌上心头。

随着AI在越来越多的行业被应用，AI赋能的价值逐步体现出来。本书从AI的本质出发，介绍AI技术过往的发展历程和最新的理论成果，然后讲解如何站在移动互联网和大数据的基础上，系统地学习、应用AI技术。本书希望向读者提供学习AI技术的资料、路径，以及打磨AI产品的观点、思路。此外，本书通过介绍笔者接触、打磨AI产品的实际经历，给大家指出AI赋能过程中需要避免的“坑”，期待我们在AI时代共同发展自己、发展