本文介绍了大模型的概念和应用，适合想要了解AI的小白、AI相关岗位转型者、AI进阶学习者以及AI创业者。文章还提供了一套系统的大模型学习资源包，包括书籍、行业报告、学习视频、学习路线等，帮助读者自学并进入大模型领域。学习路线分为七个阶段，涵盖了大模型系统设计、提示词工程、平台应用开发、知识库应用开发、微调开发、多模态大模型以及行业应用等内容。通过学习，读者可以获得全栈工程能力，解决实际项目需求，掌

DeepRare是一个基于大语言模型的多智能体系统，整合40余种专业工具，在3134种罕见病诊断中实现57.18%的准确率。它通过三层架构设计，处理异构患者信息，生成候选诊断列表，并提供透明的推理链。DeepRare在9个数据集的跨中心评估中表现优异，显著缩短诊断周期，减轻临床医生负担，有望改善全球3亿罕见病患者的诊断现状。

本文系统阐述了Skill的概念、结构及编写方法。Skill是包含指令文档、脚本等资源的AI能力插件，其最小形态只需一个SKILL.md文件，完整结构可包含scripts、references等目录。文章以skill-creator为例，提出编写Skill的三层框架：1)根本约束是简洁性，需控制token占用；2)设计维度包括信息分层加载(L1-L3)和自由度控制；3)落地流程包含六步创建法。强调编

本文提供了一套完整的大模型学习路线，从数学与编程基础，到机器学习、深度学习，再到大模型的探索与应用，帮助新手小白系统学习。文章涵盖了理论学习、实践项目、社区资源等，并推荐了丰富的在线课程、书籍和工具，旨在帮助读者少走弯路，快速掌握大模型技术，实现升职加薪或就业创业的目标。

本文深入探讨了Prompt/Response优化器在AI应用中的核心作用，它如同“AI翻译官”和“质量控制器”，解决用户与AI之间因提示与响应不匹配导致的问题。文章详细解析了优化器的四大核心功能：标准化、目标对齐、互操作性和适应性，并介绍了2024年的主要技术实现方式。此外，还结合企业级应用场景，阐述了如何设计高质量的优化器，并展望了未来从优化到协同创作的发展趋势。通过掌握Prompt/Respo

本文介绍了开源AI助手框架OpenClaw，它可以将Claude、GPT等大模型接入微信、Telegram等聊天平台，实现私人AI助手功能。文章重点讲解了OpenClaw的三种部署方式：本地部署、云端部署和混合部署，其中混合部署（云端大脑+本地手脚）可以实现远程控制电脑，带来如同拥有全职远程助理的体验。作者详细手把手教读者如何进行混合部署，并分享了踩坑记录，帮助读者避雷。文章最后强调了AI助手的价

本文系统梳理了AI行业的职业发展路径，分为技术核心层（算法、机器学习、数据工程师）和行业应用层（AIGC、垂直行业、AI安全）。文章指出大模型、AI工程化和传统行业改造是当前需求热点，并分析了不同地域的薪资与竞争差异。在就业准备方面，建议通过分阶段实习、考取专业认证（如TensorFlow开发者认证）、参与Kaggle竞赛等方式提升竞争力。针对求职策略，强调要根据技术特长和行业兴趣选择方向，一线城

本文强调加快人工智能大模型行业应用对我国的重要性，包括抢抓国际竞争主动权、解决工业领域短板、加速科技成果转化。文章指出当前我国在该领域面临的挑战，如核心技术攻关、工程化应用等，并提出建立国家大模型行业应用创新中心、发展工程化服务体系、构建自主大模型生态体系等建议，以推动大模型在特定行业的深度应用。

本文揭示了AI大模型在处理长文本时存在的“上下文腐败”问题，表现为随着输入信息增多，准确率下降。文章提出了针对日常对话与文案创作、AI编程两大场景的实操攻略，如总结继承、精准引用、利用锚点等，帮助用户有效管理上下文，提升与大模型的交互效率。强调在大模型时代，最擅长“清理垃圾”的用户才是最高效的。

本文详细介绍了大模型开发的核心概念、与传统AI开发的区别，以及完整的大模型开发流程，包括设计、架构搭建、Prompt Engineering、验证迭代和前后端搭建。通过基于LangChain框架和Chroma向量数据库的个人知识库问答助手项目，阐述了如何利用大模型实现实用功能。文章还强调了Prompt Engineering的重要性，以及如何通过迭代优化提升应用性能。对于希望进入大模型领域的程序员