这篇文章为大模型算法秋招面试提供了全面的技术指南，涵盖Transformer、大模型应用、数据处理等核心知识点。主要内容包括：Transformer结构解析、位置编码优化、性能提升策略；大模型开发6大技术（Prompt工程、RAG等）、性能优化方法、评估指标；数据并行/模型并行技术详解。文章还提供了104G全套学习资源包，包含视频教程、技术文档和面试题库，适合不同基础的求职者系统学习大模型技术。由

摘要：程序员就业市场从"黄金时代"跌入"寒冬期"，35岁程序员遭遇年龄歧视、薪资腰斩。行业变化源于四大因素：市场饱和（增量转存量）、AI技术冲击（降低人力需求）、企业降本增效（裁员收缩）、人才供给过剩（培训热+转行潮）。未来程序员需转型三大方向：深耕技术架构、拓展AI/大数据新领域、掌握高效AI工具。文末推荐AI大模型学习资源包，包含视频课程、技术文档等，帮

本文全面解析了大语言模型(LLM)与AGI的核心概念及技术特点，详细介绍了提示词、RAG、智能体等关键技术，并展示了智泊AI的实战培训课程。该课程从机器学习基础到大模型开发，通过真实项目实训培养AI全栈人才，助力应届生和转型者快速掌握AI技术，成为企业急需的大模型开发专家。

UltraRAG 2.0是由清华大学、东北大学和OpenBMB联合开发的RAG框架，基于MCP架构将核心组件封装为标准化服务器，通过YAML文件声明复杂逻辑，实现极低代码量快速构建多阶段推理系统。这一设计显著降低了技术门槛，让研究者能专注于算法创新而非工程实现，已在GitHub开源，内置17个主流benchmark任务和多种高质量baseline。

本文详细介绍了在Windows系统上通过Docker部署Dify和Ollama，并加载DeepSeek大模型的完整流程。内容包括环境配置、软件安装、模型获取、系统连接以及常见问题解决方案。作者分享了实际操作中的踩坑经验和解决方法，为想要在本地运行大模型的开发者提供了实用指导，避免重复试错。

2025 年大模型技术在应用侧的新趋势是什么？哪些新的技术方向值得关注？企业在规划 2025 年数字化项目时有哪些核心关注点？本文将基于爱分析与企业用户、模型厂商的调研交流中，抽象和总结出 2025 年的趋势和洞察，供大家参考。

成为一名优秀的AI产品经理，需要具备深厚的技术背景、良好的产品直觉、敏锐的市场洞察力以及出色的沟通协调能力。以下是一份详尽的AI产品经理学习路线，旨在帮助有意进入该领域的学习者建立起坚实的基础，并逐步成长为行业内的专家。

文章强调智能体是由大模型和工具集组合而成，工具是智能体强大的核心。通过数据分析智能体和RAG系统改造两个案例，说明遇到系统耦合问题时，应采用"模块工具化"思路，即通过封装工具、增加接口层而非直接修改系统来解决。这种方法体现了"没有什么是加一层解决不了"的开发哲学，提高了系统的扩展性和灵活性。

本文深入探讨LangGraph多智能体系统中的Handoffs（交接）和Supervisor（主管）模式。详细介绍了Command原语实现智能体交接的机制，以及如何构建主管系统协调多个专业智能体。文章涵盖状态管理、错误处理、性能优化等高级特性，并通过智能客服系统实战案例展示多智能体架构设计与实现。最后提供了Swarm与Supervisor模式选择建议及最佳实践。

文章介绍5个优质开源项目：高质量分类数据集平台、金融K线预测模型Kronos、本地实时语音转录工具WhisperLiveKit、智能体构建工具箱Youtu-Agent，以及获取更多项目的"逛逛GitHub"公众号。这些项目涵盖数据、金融、语音和AI助手领域，适合大模型开发者参考学习。