很多同学说想学习AI，但是不知道从哪里开始，学习路线是什么。我学习AI已经有一段时间了，这篇文章来聊聊我是如何学习AI的，欢迎各位大佬补充和指点。

我在面试候选人和参加业内研讨会时，常常发现很多人有大量实战经验，但对模型的基本原理知之甚少。为了帮助大家更好地理解本书，也为了方便部分有面试需求的朋友更有针对性地阅读本书，围绕本书各章主题，我系统梳理了大模型领域常见的面试题，其中的大多数问题可以在书中直接找到答案，部分进阶问题可以从本书的参考文献或网络上的最新论文中找到答案。希望所有的朋友都能够带着这些问题阅读本书。

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本文探讨上下文工程作为AI应用的基础架构，揭示当前AI开发的"炼金术"问题及上下文腐烂现象。指出RAG概念已过时，提出将检索系统与上下文工程解耦。强调通过操作主义方法论，定义测量、迭代实验的重要性。分析AI时代创业挑战，认为有长期价值的AI产品需要独特数据和算法能力作为护城河。

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阿里发布Qwen3-Max正式版，这是万亿参数级别的闭源大模型，采用MoE架构。模型包含Qwen3-Max-Instruct(已发布)和Qwen3-Max-Thinking(训练中)，在多项基准测试中表现优异，部分测试超越GPT-5和Claude Opus。用户可在Qwen Chat免费体验，API需付费使用。尽管价格相比GPT-5性价比一般，但Qwen3-Max被认为是目前国产AI模型的"天花板

本文全面解析2025年顶级AI智能体框架，包括LangChain、AutoGen、CrewAI及LangGraph等新兴工具。详细阐述各框架的核心概念、优势、适用场景和代码示例，强调框架在抽象底层细节、提供可组合模块和智能体编排方面的重要性。通过对比表格，帮助开发者根据项目需求选择最适合的框架，加速AI智能体开发进程。

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关于Python数据分析，其实网上能够找到的学习资源很多，主要分为两类：一类是提供各种资源的推荐，比如书单、教程、以及学习的先后顺序；另一类是提供具体的学习内容，知识点或实际案例。

定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。