• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

最近这一两周不少互联网公司都已经开始提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程，以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。图片Bench

核心思路：GRPO 是 PPO 的序列级改进版，不依赖价值网络，而是通过生成同一输入的多个完整序列（如一段对话的多种回复），计算每个序列的奖励与组内平均奖励的差值（相对优势），并通过 KL 散度约束策略偏离参考模型的程度。类比场景：老师让学生互相批改作业，每个学生的分数由其他学生的平均分数决定——比同学平均好的就表扬，差的就批评。RLOO 就是让模型一次生成多个结果，用这些结果的平均分作为“参考线

用户配置示例models:roles:- editedit: |{{#if prefix}}前缀内容: {{{prefix}}}{{/if}}需要编辑的代码:```{{#if suffix}}后缀内容: {{{suffix}}}{{/if}}编辑指令: {{{userInput}}}请提供完整的修改后代码，保持编程风格一致。状态管理：简洁有效的状态机设计，跟踪编辑流程的各个阶段提示词系统：灵活的模

AI面试模拟器是一种基于大语言模型（LLM）+多模态分析系统的模拟面试系统。智能提问系统：模仿企业HR常见行为，按职位/行业智能出题；回答打分机制：根据语言逻辑、情绪、关键词匹配等维度评分；面部表情分析：结合摄像头分析表情、眼神接触、微笑频率等；个性化反馈报告：自动生成回答建议、逻辑优化提示、表达用语推荐。相比传统的“面经刷题”，AI模拟器更像一个真实的“虚拟面试官”。

Vibe 在英语的意思就是”氛围，感觉“的意思。所以Vibe Coing，直译过来就是氛围编程或者叫沉浸式编程。这种沉浸式编程不仅仅要我们沉浸在编码的环境中，更重要的是它改变了我们之前写代码的方式。根本不关心我们是怎么样实现代码的，核心关注点在于代码生成的结果对不对，能不实现我们预期想法。至于实现逻辑，底层细节这些繁琐的活，全部交给AI去编程。我们只需要检查最终的效果，要是哪些地方不满意，哪里有错

本文主要探讨了在预训练模型瓶颈显现的背景下，后训练和推理计算的重要性，并建议从模型服务（serving）入手，因为这是模型应用的第一步。文章比较了SGLang和vLLM两个框架，它们分别来自斯坦福和UC伯克利，功能相似，但各有特色。SGLang提供了丰富的服务功能，如chunkedprefill、speculativedecoding、radixattention和structured

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。Cursor 是一款基于 VSCode 开发的 AI 代码编辑器，集成了先进的人工智能模型，能够通过自然语言与开发者交互，自动生成、修改和优化代码，显著提升编程效率。网上虽然也有很多的学

deepseek就像那种只会写"Hello World"的实习生，表面贼快，实际上细节全崩了，幻觉一堆，问它：“请给我生成一个线程池的最佳配置方案”，它啪一下就给你拷一段阿猫阿狗的ExecutorService代码，不管你是CPU密集还是IO密集型任务。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以

FlowGram 的开源，无疑为开发者社区带来了一份厚礼。它不仅仅是一个可视化流程工具，更是字节跳动在探索 AI 时代应用构建模式的一次重要成果分享。其双布局模式带来的灵活性、AI 辅助功能的智能化、以及底层高性能架构的支撑，让它在标准化流程和自由探索性任务中都能游刃有余。对于想要构建自动化流程、特别是涉及 AI 逻辑的应用，或者对低代码/无代码平台感兴趣的开发者和企业来说，FlowGram 提供