大模型与数据分析的天然契合：降低使用门槛，赋能业务决策 数据分析正成为大模型的重要落地场景。随着数据分析工具从静态报表、敏捷BI发展到对话式BI，其核心趋势是不断降低业务部门的使用门槛。大模型的生成能力（如自然语言交互、自动生成分析报告和SQL查询）与决策能力（如指标归因和下钻分析）完美契合这一需求。目前银行、证券、消费品等行业已开始探索大模型与数据分析工具的深度结合，主要应用于经营决策（确保数据

大语言模型（LLMs）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中展示了显著的能力，并且有潜力对我们的社会产生重大影响。然而，这些能力伴随着它们所需的大量资源，突出了开发有效技术以解决它们的效率挑战的强烈需求。我们希望我们的调查能够作为一个有价值的资源，帮助研究人员和从业者系统地理解高效LLMs的研究发展，并激励他们为这个重要且令人兴奋的领域做出贡献。我们翻译整理最新论文：高效大语言模型调查大型

本文为零基础学习者提供AI大模型高效学习路径，涵盖编程、数学、数据处理等基础技能，逐步深入机器学习、深度学习直至大模型实战。在当前大模型人才缺口超47万、初级工程师月薪28K的背景下，文章详细拆解从Python入门到Transformer核心技术的7个阶段学习框架，配套主流课程资源和实战项目建议。特别强调"学以致用"原则，指导构建作品集、准备面试题及参与开源项目，并针对大学生群

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一线大厂算法工程师分享大模型转行经验：从传统推荐算法裸辞到成功转型大模型工程师，文章揭示了当前行业热潮背后的残酷现实。作者指出，大模型岗位高度集中于头部企业，要求顶尖学历、论文或开源项目经验，竞争异常激烈。通过自身经历总结四点建议：确认兴趣而非盲目追高薪、保持现有工作边学习、从小模型入手积累、考虑应用层岗位转型。强调"风口不等于机会"，只有真正热爱技术并愿意长期投入的人才能在大

一线大厂算法工程师分享大模型转行经验：从传统推荐算法裸辞到成功转型大模型工程师，文章揭示了当前行业热潮背后的残酷现实。作者指出，大模型岗位高度集中于头部企业，要求顶尖学历、论文或开源项目经验，竞争异常激烈。通过自身经历总结四点建议：确认兴趣而非盲目追高薪、保持现有工作边学习、从小模型入手积累、考虑应用层岗位转型。强调"风口不等于机会"，只有真正热爱技术并愿意长期投入的人才能在大

多模态大模型是一种能够理解和处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型的AI模型。其优势在于融合不同模态的信息，实现更智能的任务处理，如视觉问答、图文生成等。关键技术包括数据对齐、融合和统一表示。多模态模型能解决单模态的信息不全面问题，增强任务表现，推动人机交互自然化，并在医疗、交通等领域有广泛应用。尽管垂直应用模型是趋势，但多模态模型通过技术融合为AI发展提供更大潜力。学习多模态技术需系统掌握大模

多模态大模型是一种能够理解和处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型的AI模型。其优势在于融合不同模态的信息，实现更智能的任务处理，如视觉问答、图文生成等。关键技术包括数据对齐、融合和统一表示。多模态模型能解决单模态的信息不全面问题，增强任务表现，推动人机交互自然化，并在医疗、交通等领域有广泛应用。尽管垂直应用模型是趋势，但多模态模型通过技术融合为AI发展提供更大潜力。学习多模态技术需系统掌握大模

这个武痴影响了一代人，深度学习的另外两个支柱人物Bengio和杨立昆，还有后来加入百度最终创办地平线的余凯，都是读了Hinton的论文，成为神经网络坚定的信仰者。这还不是数据的全部，还有现场没有进L1，L2和L3系统的数据，比如操作工记录的炉温，因为PLC不需要，是存在现场的本地电脑里面的。Sutskever思绪飞扬，他认为这种方法不仅可以用来翻译，只要有合适的数据，还可以用来进行一系列生成场景，

Langchain的核心是“链”的概念，这是一个构建块，允许您组合和编排不同的组件，以创建复杂而智能的应用程序。想象一下，您是一名数据科学家，正在从事一个尖端项目，该项目涉及处理和分析大量非结构化数据，例如客户评论、社交媒体帖子，甚至是学术论文。您的目标是从这些数据中提取见解和有价值的信息，但任务的庞大数量和复杂性可能令人生畏。使用LangChain链，您可以将这个非常复杂的任务分解成更小的、可管