文章讲述了在大模型应用中处理大量数据时的性能瓶颈问题，特别是RAG知识库导入功能在处理百万条数据时的效率问题。分析了主要瓶颈在于大模型的算力限制和调用端的IO问题。通过批量传参、多线程并行调用等优化方案，将处理时间从几小时缩短至二十分钟，大幅提升了处理效率。

本文详细介绍了本地部署大模型的六大优势：数据不出域确保信息安全、满足行业合规要求、防止第三方数据窥探、降低延迟提高响应速度、保障服务高可用性和稳定性，以及支持离线使用。同时以DeepSeek模型为例，提供了使用Ollama工具进行本地部署的详细步骤，包括下载安装、模型选择和实际测试，为用户提供了一套完整的本地AI部署解决方案。

从概念提出到技术突破，人工智能的发展历程体现了人类探索智能奥秘的不懈努力。大模型时代的到来，标志着人工智能进入了新的发展阶段。这些强大的工具正在改变我们的生活方式，并为社会发展带来深远影响。展望未来，随着计算能力的持续提升和算法的不断优化，大模型将在更多领域展现出其独特价值。但同时我们也需要保持清醒认识，在技术创新的同时注重伦理规范，确保人工智能技术造福人类社会。如何学习AI大模型？最先掌握AI的

多模态系统是通过几个功能不同的算法模块协同运行的，分别负责不同层面的信息获取、统一化、融合、认知结果输出几个过程。多模态大模型的主流架构确实常采用 ViT（Vision Transformer） + Connector（适配器） + LLM（Large Language Model） 的组合模式，这种设计旨在将视觉模态与语言模态高效对齐，并利用预训练大模型的强大能力完成多模态理解和生成任务。

本文详细介绍了大模型微调数据集的构建全流程，包括明确目标、数据收集、标注、清洗、增强和划分等关键步骤。以DeepSeek-R1医学数据集为例，展示了如何从开源网站获取数据，通过人工与AI结合方式进行标注，确保数据格式符合模型要求，并提供了数据验证方法。文章强调数据质量对模型微调效果的重要性，建议先小规模测试再逐步扩展数据集规模。

本文笔主亲身经历，面试公司有腾讯、字节、拼多多、饿了么、顺丰科技、携程、金山、富途、TCL、虾皮等。大体上面试流程基本一致：自我介绍项目拷打通识考察手撕代码反问下面我会从上面 5 个维度出发，记录下自己的经验和看法。

本文是电子科大最新综述，系统梳理了大模型如何赋能具身智能的两大核心——自主决策与具身学习，并首次将"World Model"纳入统一框架。文章详细介绍了分层决策与端到端决策两大范式，以及模仿学习与强化学习在具身智能中的应用，最后探讨了World Model作为决策与学习新引擎的四大设计路线和两大应用场景，为研究者提供了全景式路线图。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。

文章介绍了"MBTI-in-Thoughts"技术，证明只需在Prompt中指定MBTI人格类型，就能显著提升大模型表现。尽管MBTI在心理学界有争议，但AI基于统计学原理，不同人格的AI在任务表现上存在明显差异：情感型更擅长故事创作，思考型在策略游戏中更理性，外向型幽默感更强而内向型更诚实。这种技术可视为"压缩"应用，用简单标签激活AI复杂模式，甚至可组建互补的AI团队完成不同任务。

文章全面介绍AI与大模型核心技术，包括Transformer与MoE架构对比、LoRA等微调技术、RAG系统演进、智能体设计模式与系统等级，以及MCP与Agent2Agent协议应用。通过直观动图帮助读者深入理解AI前沿技术，为实际应用提供指导。