2022 年的论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》；然后早期、又出圈的 Agent 的话是 2023 年 3 月的开源项目 Auto-GPT；但国内的话，还是 Manus 的发布给我们打开了 AI 应用新的视野。于是我们团队开始马不停蹄的研究如何实现一个 Manus，经过我们研究和讨论发现，Manus 实现起来

很多多 Agent 流程前面跑得很热闹，最后却把几十份原始结果一次性塞给最强、也最贵的模型。它先要去重、过滤空结果、统一格式、处理冲突，然后才开始推理。最有能力的模型反而成了垃圾整理员。多个 Worker↓代码去重、过滤、排序↓验证冲突和薄弱证据↓强模型综合能由代码稳定处理的工作，不必再消耗一次模型调用。【先压缩，再推理】

本文深入浅出地解析了大模型（如ChatGPT）的生成机制，核心在于“根据前面的内容预测下一个token”。详细介绍了token的概念、模型推理的预填充和解码过程、主流的Decoder-only架构及其工作原理，以及模型如何通过海量数据预训练和微调来学习语言模式。文章最后还探讨了成为大模型工程师所需具备的工程能力和模型原理理解能力，强调懂应用与懂原理并重的重要性。你肯定跟 ChatGPT、DeepS

本文探讨了AI大模型从“回答”型向“执行”型转变的趋势，重点分析了OpenAI的GPT-6 Astra、DeepSeek的V4.1-Flash价格降低以及AI公司的大额融资事件。文章阐述了AI Agent与传统自动化脚本的差异，并提出了AI在企业中应用的几种形态。最后，作者以非技术岗的视角，给出了AI应用的第一步实施建议，强调了权限和审计的重要性。9 月第一周，三条新闻撞在了一起：模型开始交付成品

文章分析了AI领域的人才缺口与招聘现状，指出缺的不是想转行的人，而是能直接上手的人。文章详细介绍了AI的五个主要方向（基础设施、大模型与多模态、具身智能、Agent工程化、应用层），并阐述了每个方向的需求、薪资、门槛及风险。同时，文章提出了进入AI领域需要掌握的三道门槛（工程底座、AI原生思维、领域纵深），并提供了一张实用的工具通关地图，帮助读者快速定位自己的优势方向，通过实践项目来弥补经验不足，

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。

本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型：基于飞桨PaddleNLP 3.0的实战指南

程序员转产品经理是完全可行尤其是高学历人员更是吃香，优势上面也说了很多，但是产品经理要求的能力太多，希望还是系统看一下资料然后系统的学习一下。提高沟通能力，当程序员时，过于内向，不爱开口，但产品经理对沟通要求更高一些，因为要讲清楚产品需求；产品策划思维，学一些产品的规划方法，提高产品思维。遇到一件产品时，经常思考，它的不足以及可借鉴的地方，久而久之，就有产品思维了；懂些市场营销，好的产品，需要具备

微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG 只

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