2025年1月，中国春节期间，DeepSeek爆火，称为全球最炙手可热的大模型。DeepSeek一路 “狂飙”，在美国科技界和美股市场掀起惊涛骇浪，1月27日，美国三大股指开盘即暴跌，英伟达、微软、谷歌母公司Alphabet、Meta等美国主要科技股均遭遇股市地震，其中英伟达跌近17%，单日市值蒸发约6000亿美元，创美股最高纪录。在这里，我们以DeepSeek为例，详细阐述如何在个人本地计算机上

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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“公司裁掉了我们整个传统开发团队，只留下懂AI的程序员。”一位刚经历裁员的中年程序员在技术社区无奈地分享。与此同时，某大厂AI工程师却表示：“一周收到十几个猎头电话，只要懂RAG和Agent，工作根本不用愁。”人工智能正重塑程序员就业市场。普华永道数据显示，2025年拥有人工智能技能的从业人员平均工资溢价达56%。翰德《2025人才趋势报告》更指出，AI人才供需比仅为0.5，每两个岗位仅能匹配到一

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AI大模型已从概念验证进入实用落地阶段，面临幻觉、算力成本和企业数据利用等挑战。解决这些问题的关键在于高效管理和检索企业知识，使向量数据库成为AI时代的关键基础设施。本文全面介绍开源与托管向量数据库的特点、性能及适用场景，并提供基于数据规模、运维能力和技术栈的选型建议，助力开发者构建高质量AI应用。

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蚂蚁集团的Inclusion AI团队展示了非传统AI公司如何系统性构建大模型能力。他们以金融科技为背景，整合内部资源，在短时间内推出Ling系列开源模型，采用低精度训练和MoE架构等技术，并通过开源获取社区反馈、吸引人才。文章分析了中美AI生态差异及"DeepSeek效应"对中国开源大模型发展的推动作用，为中国AI生态的可持续发展提供了实践参考。

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